公共文化服务平台

搜索到580篇“ 儿童脓毒症“的相关文章

儿童脓毒症被引量：2: 2017年; 脓毒症（sepsis）是一种由感染导致的全身炎症反应综合征。其特征在于泛化的促炎症瀑布反应，由此可能导致广泛的组织损伤，依据严重程度不同，包括一系列临床谱：严重脓毒症、脓毒性休克，以及多脏器衰竭。脓毒症是全球儿童发病和死亡的主要原因。; Adrian PlunkettJeremy Tong林瑶杜忠东; 关键词：儿童脓毒症炎症反应综合征

儿童脓毒症预后危险因素分析: 2025年; 目的探究影响脓毒症患儿预后的相关危险因素。方法选取安徽省儿童医院PICU2020年7月-2023年6月收治的脓毒症患儿的临床资料进行回顾性分析。根据28d生存情况分为存活组(n=92)和死亡组(n=53)。记录患儿的性别、年龄以及出生情况;收集患儿的血常规、生化以及凝血功能指标。采用Logistic回归分析脓毒症死亡的影响因素。使用受试者工作特征曲线(ROC)评估相关参数对脓毒症患儿预后的预测价值。结果脓毒症死亡组与存活组患儿在年龄、性别、感染部位方面差异无统计学意义,死亡组患儿血清白蛋白、血小板显著低于存活组,而D-二聚体、乳酸脱氢酶、肌酸激酶、天门冬氨酸氨基转移酶、国际标准化比值显著高于存活组,凝血酶原时间较存活组患儿显著延长。多因素回归分析表明白蛋白、天门冬氨酸氨基转移酶是儿童脓毒症短期预后不良的独立影响因素。结论白蛋白和天门冬氨酸氨基转移酶对于脓毒症患儿预后不良有一定的评估价值。; 徐成竹盛瑶许愿愿; 关键词：脓毒症预后白蛋白天门冬氨酸氨基转移酶

儿童脓毒症休克液体复苏管理的最佳证据总结: 2025年; 目的:总结儿童脓毒症休克液体复苏管理的最佳证据,为临床实践提供参考依据。方法:系统检索临床决策支持系统、指南网、专业协会网、循证数据库和综合数据库中关于儿童脓毒症休克液体复苏的相关临床决策、指南、证据总结、循证实践、专家共识、系统评价和Meta分析,检索时限为建库至2024年5月1日。由2名学习过循证方法的研究者独立进行文献质量评价,并对纳入文献进行证据提取、整合和分级;成立专家小组对证据进行强度推荐。结果:共纳入13篇文献,包括临床决策4篇、指南4篇、专家共识4篇、证据总结1篇。从脓毒症休克诊断标准、早期筛查识别、液体复苏策略、复苏的评估与监测、质量促进5个方面总结出17条证据。结论:该研究总结了儿童脓毒症休克液体复苏管理的最佳证据,建议临床参考本研究构建本土化实践方案,不断更新最佳证据,提升治疗护理水平。; 胡艳丽陈欧胡阔娜吕芳芳徐伟娟; 关键词：儿童脓毒症脓毒症休克循证护理

西维来司他钠治疗儿童脓毒症三例临床分析: 2025年; 目的初步探讨西维来司他钠在儿童脓毒症中的疗效。方法收集佛山市妇幼保健院使用西维来司他钠治疗的3例脓毒症患儿的临床资料,菲尼克斯脓毒症评分大于2分,入院均完善血常规、血气、C-反应蛋白、降钙素原、细胞因子及影像学等检查。签署用药知情告知同意书后,在脓毒症标准治疗基础上按照说明书使用西维来司他钠2μg/(kg·h),用药3 d后复查各项指标。结果治疗后,患儿C-反应蛋白、降钙素原、细胞因子等指标下降快速且明显,血气氧合指数快速恢复正常,西维来司他钠无药物不良反应,患儿预后良好。结论脓毒症患儿在标准治疗基础上早期给予西维来司他钠可能改善预后。; 叶文华曹觅杨在东; 关键词：儿童脓毒症

2024年《识别儿童脓毒症和脓毒性休克的Phoenix标准》解读: 2025年; 2024年美国重症医学会发布《识别儿童脓毒症和脓毒性休克的Phoenix标准》,该标准旨在识别儿童脓毒症和脓毒性休克,适用于不同医疗资源环境。全球儿童脓毒症患病率高,病死率居高不下,尤其在资源匮乏地区。Phoenix标准基于多中心数据,通过评估呼吸、心血管、凝血、神经系统等功能障碍,精准识别高风险患儿。与既往标准相比,Phoenix标准摒弃了全身炎症反应综合征标准,不依赖液体负荷试验,引入血氧饱和度/吸入氧分数等新指标,提高了诊断的准确性和实用性。研究显示,Phoenix标准在预测病死率和早期死亡方面的表现优于其他脓毒症标准。本文对该标准的主要内容以及与现有标准的差异之处进行解读,以期为国内儿科医生提供更为科学、有效的儿童脓毒症诊断依据,尤其是便于在资源有限的环境中应用该标准,以提高儿童脓毒症的诊断水平并优化治疗效果。; 张晨美何玮梅单佳妮; 关键词：儿童脓毒症脓毒性休克休克患病率病死率

凉山彝族地区儿童脓毒症死亡的相关危险因素分析: 2025年; 目的探讨凉山彝族地区儿童脓毒症死亡的相关危险因素,以利于早期认识、诊断脓毒症,提高脓毒症的抢救成功率,改善预后。方法凉山州10家医院参与了这项多中心、前瞻性、观察性研究,对2022年6月至2023年6月收治的脓毒症患儿个人基本资料进行搜集,包括性别、民族、年龄、入院主要原因、合并基础疾病、病原学及血生化指标、治疗、预后、pSOFA评分、PCIS评分等相关数据进行整理和分析。同时对相关因素进行单因素分析和Logistic回归分析,了解儿童脓毒症死亡的独立危险因素。结果单因素分析显示,原发疾病、血红蛋白水平、血小板水平、白蛋白水平、乳酸水平、钙水平、PCIS评分、pSOFA评分、有创呼吸机使用、液体复苏、MODS受累脏器数差异有统计学意义,与脓毒症死亡相关。将单因素分析结果中差异有统计学意义的11个影响因素进行多因素Logistic回归分析,结果显示原发疾病为神经系统疾病、乳酸水平、pSOFA评分3个影响因素与死亡有关(P<0.05)。结论儿童严重脓毒症死亡率高,高乳酸、高pSOFA评分、原发疾病为神经系统疾病是凉山彝族地区儿童脓毒症死亡的独立危险因素。; 周继敏花媛媛石艳唐琳高自军蔡钊黄静张魏罗先秋罗刚群徐涛青鸿凌; 关键词：儿童脓毒症

非结构化数据在儿童脓毒症早期预测中的应用价值及进展: 2025年; 儿童脓毒症是感染诱发的可导致器官功能障碍和死亡的急危重症,早期识别和诊断对于防治脓毒性休克和改善预后至关重要。根据临床标准,医生需要结合患儿的临床表现、病史、体格检查和实验室检查等综合判断并诊断。随着医疗信息化的不断发展,储存在电子病历中的数据被得到更多的关注和挖掘,除了结构化数据外,非结构化数据约占总数据的80%,有着更为丰富的信息,近年来逐渐开始运用于各种疾病的诊疗预测模型中,且在早期诊断、个性化治疗方案制定及预后评估等方面均取得了显著性的进展。本文旨在对非结构化数据在脓毒症早期预测模型中的运用前景及其挑战进行综述,为儿童脓毒症的早期诊断、个性化治疗和预后方面研究提供理论基础。Pediatric sepsis is an acute and critical illness induced by infection that can lead to organ dysfunction and death. Early recognition and diagnosis are crucial for preventing septic shock and improving prognosis. According to clinical standards, doctors need to comprehensively assess and diagnose pediatric sepsis by considering the child’s clinical manifestations, medical history, physical examination, and laboratory tests. With the continuous development of artificial intelligence, data stored in electronic health records (EHRs) has received increasing attention and exploration. In addition to structured data, unstructured data, which accounts for approximately 80% of the total data, contains richer information and has gradually been applied in predictive models for the diagnosis and treatment of various diseases in recent years. Unstructured data predictive models have increasingly become a research focus in the field of sepsis, achieving significant progress in early diagnosis, personalized treatment planning, and prognosis assessment. This article aims to review the application prospects and challenges of unstructured data in early predictive models for pediatric s; 宋婉沁王浩林李静; 关键词：脓毒症非结构化数据

儿童脓毒症预后相关长链非编码RNA筛选及竞争性内源RNA网络的构建: 2025年; 目的·基于基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)筛选儿童脓毒症预后相关长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA),并构建竞争性内源RNA(competing endogenous RNA,ceRNA)调控网络,探索其在儿童脓毒症预后评估中的潜在应用价值。方法·基于GEO转录组学数据集(GSE4607、GSE26440、GSE26378和GSE9692),对比儿童脓毒症休克患儿存活组与非存活组中lncRNA的表达差异,利用多元线性回归和LASSO分析筛选潜在特征lncRNA,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析其预后评估能力。预测lncRNA、微小RNA(microRNA,miRNA)和mRNA的互作,构建蛋白互作(protein-protein interaction,PPI)网络,进行通路富集分析。结果·筛选出55个预后相关的差异表达lncRNA。LASSO回归分析明确6个潜在lncRNA,包括miR503宿主基因(miR503 host gene,MIR503HG)、TAPT1反义RNA1(TAPT1 antisense RNA 1,TAPT1-AS1)、膀胱癌细胞凋亡相关转录物(apoptosis associated transcript in bladder cancer,AATBC)、SBF2反义RNA1(SBF2 antisense RNA 1,SBF2-AS1)、MGC16275及宿主小核仁RNA基因15(small nucleolar RNA host gene 15,SNHG15),组成6-lncRNA特征(6-lncRNA signature,lncSig6);lncSig6预测儿童脓毒症休克预后内部验证及外部验证的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.859(95%CI 0.722~0.996)和0.854(95%CI 0.687~1.000)。进一步构建基于差异表达MIR503HG,SNHG15和SBF2-AS1的lncRNA-miRNA-mRNA网络,根据核心蛋白PPI网络和GO/KEGG信号通路分析结果提示:lncRNA经海绵化miRNA调控靶基因,涉及叉头盒蛋白O(forkhead box O,FoxO)信号通路、磷脂酰肌醇3激酶-蛋白激酶B(phosphatidylinositol 3 kinase-protein kinase B,PI3K-AKT)信号通路、细胞衰老信号通路、胰岛素信号通路、缺氧诱导蛋白-1(hypoxia-inducible protein-1,HIF-1)信号通路,和晚期糖化终产物(advanced glycation end products,AGEs)及其受体(receptor of AGEs,RAGE)信号通路。结论·lncSig6可以作为预测儿童脓毒症�; 刘田恬赵奕琳宁菁菁张育才王春霞; 关键词：儿童脓毒症长链非编码RNA 预后标志物

CD39+调节性T细胞作为标志物在儿童脓毒症预后评估产品中的应用: 本发明涉及医学免疫学技术领域，特别涉及CD39+调节性T细胞作为标志物在儿童脓毒症预后评估产品中的应用。本发明基于流式细胞术检测患者外周血中CD39<SUP>+</SUP>Tregs水平，并基于其表达的变化动态评估患者的...; 赵耀牛琳琳方芳季艳春金笾许峰

儿童脓毒症急性肾损伤肾小管上皮细胞凋亡相关通路的研究进展: 2025年; 儿童脓毒症急性肾损伤(SAKI)严重威胁患儿生命健康,其中肾小管上皮细胞凋亡在SAKI发展中起关键作用。SAKI过程涉及多条信号通路,脓毒症引发的过度炎症可激活特定信号通路,诱导肾小管上皮细胞凋亡。脓毒症还可导致线粒体功能障碍,从而产生大量活性氧,触发细胞凋亡程序。此外,细胞自噬与凋亡之间存在复杂的交互作用,可影响肾小管上皮细胞的命运。因此,深入研究SAKI相关信号通路在疾病中的作用机制,可以为临床治疗提供新方向。; 田帅锦王英杰段培锋; 关键词：脓毒症急性肾损伤信号通路

加载更多 ∨

相关作者

用户反馈

相关作者

用户登录

用户反馈