Прокальцитонин как маркер для прогнозирования летального исхода при сепсисе
Новое исследование, опубликованное в Critical Care, показало, что динамика уровня прокальцитонина может выявлять риск летального исхода у пациентов с сепсисом. Исследователи проанализировали данные 537 пациентов с сепсисом и выявили три траектории изменения уровня PCT, из которых группа с «медленным снижением высоких значений» имела самый высокий риск смертности (42%).
Использование динамического мониторинга уровня кальцитонина может позволить врачам точнее оценивать риск летального исхода и корректировать лечение для пациентов с сепсисом, что может улучшить исходы и повысить эффективность терапии.
🔬 Источник: Critical Care
#исследования #диагностика #сепсия
#исследования #сепсис
Новое исследование, опубликованное в Critical Care, показало, что динамика уровня прокальцитонина может выявлять риск летального исхода у пациентов с сепсисом. Исследователи проанализировали данные 537 пациентов с сепсисом и выявили три траектории изменения уровня PCT, из которых группа с «медленным снижением высоких значений» имела самый высокий риск смертности (42%).
Использование динамического мониторинга уровня кальцитонина может позволить врачам точнее оценивать риск летального исхода и корректировать лечение для пациентов с сепсисом, что может улучшить исходы и повысить эффективность терапии.
🔬 Источник: Critical Care
#исследования #диагностика #сепсия
#исследования #сепсис
В Германии проведено масштабное обсервационное исследование, в котором участвовали 463 094 женщины в возрасте 50–69 лет. Его целью было оценить эффективность применения искусственного интеллекта (ИИ) в программе скрининга рака молочной железы. Результаты показали, что использование ИИ при двойном прочтении маммограмм увеличило выявляемость рака на 17,6% по сравнению с традиционным подходом, не приводя к росту частоты ложноположительных результатов.
Дизайн исследования:
- Участники: женщины, участвующие в стандартной программе скрининга рака молочной железы.
- Методология: сравнение двух подходов — традиционного двойного прочтения маммограмм двумя экспертами и комбинированного подхода, где ИИ использовался в качестве одного из диагностов.
- Основные показатели: чувствительность (способность выявлять рак) и частота ложноположительных результатов.
Результаты:
- Выявляемость рака: 6,7 случая на 1 000 обследований в группе с ИИ по сравнению с 5,7 на 1 000 в контрольной группе.
- Частота вызовов на повторное исследование (recall rate): 37,4 на 1 000 в группе с ИИ и 38,3 на 1 000 в контрольной группе.
Recall rate включает как истинно положительные случаи (подтвержденный рак), так и ложноположительные, требующие дополнительной диагностики.
Исследование демонстрирует потенциал ИИ в улучшении программ скрининга, обеспечивая более точное выявление заболеваний и снижая нагрузку на систему здравоохранения.
💊Основной канал
#онкология #диагностика #ии
🔬 Источник: Nature
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM