加護病房死亡的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

加護病房死亡的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦SanjayGupta寫的 大疫時代必修的生命教育 和羅仕寬,羅際竹的 治咳寶典【2022增訂版】:臨床38年名醫-預防與照護感冒、流感、黴漿菌感染、新冠肺炎和各種肺炎必讀都 可以從中找到所需的評價。

另外網站重症「3天內死亡」近5成!指揮中心律定「三級分層」收治另擴 ...也說明:... 日公布國內新增40例 死亡 ,當中就有2名兒童(1歲及3歲男童),眼見兒童染疫確診及中重症個案越來越多,指揮中心下午強調,兒童專責 加護病房 (ICU ) ...

這兩本書分別來自行路 和新自然主義所出版 。

高雄醫學大學 藥學系臨床藥學碩士班 林英琦、許超群所指導 張沛翔的 加護病房克雷伯氏肺炎菌菌血症:流行病學調查與抗生素治療有效性探討 (2021),提出加護病房死亡關鍵因素是什麼,來自於克雷伯氏肺炎菌、菌血症、加護病房、抗生素、死亡率。

而第二篇論文長庚大學 資訊管理學系 陳春賢所指導 江敏綺的 應用機器學習技術分析加護病房病患死亡風險 (2020),提出因為有 機器學習、死亡風險預測、電子病歷資料、不平衡資料集、分層k-折交叉驗證、疏取樣的重點而找出了 加護病房死亡的解答。

最後網站台灣急重症醫學雜誌則補充:結論:APACH_II、SOFA 及qSOFA 對加護病房病患在院內死亡預測能力有提升作用。加護病房評分系統能藉由量化疾病嚴重度來預測死亡率,進而輔助臨床醫師擬定治療方向及 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了加護病房死亡,大家也想知道這些:

大疫時代必修的生命教育

為了解決加護病房死亡的問題,作者SanjayGupta 這樣論述:

歐巴馬最屬意的衛生署長人選 白宮學者、CNN首席醫療記者 OpenBook年度生活書《大腦韌性》作者 桑賈伊.古普塔(Sanjay Gupta) 震聾發聵之作!     研究顯示,在我們有生之年,至少會再遭遇一場傳染病大流行,   那麼,從個人、社會到國家,應該從這次新冠疫情中學到什麼?     桑賈伊.古普塔是資歷長達二十餘年的CNN首席醫療記者,長期以來親臨全球重大災難現場,包括海地地震、日本海嘯,伊拉克、科威特和阿富汗戰事等,重要醫療事件更是無役不與,比如SARS與伊波拉病毒疫情、中東呼吸症候群疫情、炭疽病毒攻擊事件,都可見他站上第一線,撰文或邀請專家一

同為美國民眾解惑。由於報導內容專業、持平又深入淺出,深受美國民眾信賴,在新冠疫情爆發後,他的文章與節目也成了民眾了解相關事實的首選。     由於大流行病很可能每隔一段時間便捲土重來,古普塔以此次新冠疫情為鑑,為國家、社會乃至個人,整理出重要的因應之道。為此,他至今做了數千場訪談,對象包括華府決策要員、世界頂級公共衛生專家、流行病學相關領域知名學者、患者本人或家屬、私營單位主事者,以及與時間賽跑、迅速研發治療對策的科學家及其合作藥廠之高層等,從而得知許多獨家內幕。     此書前半部,檢討了疫情爆發後美國犯下的種種失誤,像是政治角力導致正確防疫政策推遲、質疑口罩與社交距離的效果

、輕忽無症狀感染、誤判新冠肺炎為老人病、太晚關閉公共場所等。此外古普塔還調查並回應了幾個重大疑慮,像是:全球疫情爆發源頭在哪?是否有人刻意釋出病毒?「疫苗猶豫」甚至「反疫苗運動」抱持什麼考量與論點?它們又錯在哪裡?作者以科研成果和他國經驗,建議了更為理想的作法。     由於長年直接與大眾溝通,古普塔的著作往往非常實用。本書後半部從這波疫情對人類社會造成的長期影響切入,關照民眾切身的難題,探討日後生活方式應如何調整:日常生活如何與病原共存、如何安排財務計畫、為何應預立危急時的醫療選擇、如何調適心態並培養心理韌性、怎麼為年老的父母安排居住環境、外出旅行要特別注意什麼,乃至長新冠患者日後要

怎麼維護健康……等等。 全書讓讀者在掌握真實資訊的同時,亦使自己的生命更具韌性、更具保障。(更詳盡介紹可參閱目錄引文)   各界好評     ►「古普塔借鑑他在前線抵抗新冠肺炎的精彩報導,寫了這本充滿實用智慧的書,幫助我們在大流行病盛行的這個時代變得更有韌性。藉著近期吸取的經驗,這本帶著希望和樂觀的書為讀者在駕馭未來時提供了一個紮實的基礎。」——華特.艾薩克森(Walter Isaacson),《賈伯斯傳》與《破解基因碼的人》等暢銷書之作者     ►「既像謀殺案推理小說,又是實用的生存指南,桑賈伊.古普塔醫生此書實屬傑作。在這本精彩的書中,桑賈伊向讀者揭發在疫情新聞中不

曾聽過的事(極少人有能耐這麼做),同時提供我們保持安全、並以前所未見的方式追求生命所需的日常工具。」——安迪.斯拉維特(Andy Slavitt),白宮新冠肺炎應對團隊前資深顧問     ►「憑藉著特有的好奇心、同情心和謙卑,再結合大師級的說故事長才,古普塔醫生介紹了這場我們經歷過最嚴重的公共衛生災難決定性的歷史,不管是個人還是整個社會,如果想要變得更強大就必須讀這本書。」——溫麟衍醫生,前巴爾的摩衛生專員     ►「口罩、肥皂、水、與人保持六英尺距離,再加上這本傑作,能讓我們在勢必得面對的下一場疫情中得以生存——也對我們剛經歷的這場疫情更加了解。新冠肺炎目前尚無治癒方法,但

這本書能讓你免受那些把世界搞得天翻地覆的錯誤訊息和假消息所累。」——史考特.伯恩斯(Scott Z. Burns),電影《全境擴散》編劇     ►「桑賈伊.古普塔醫生的智慧,讓我得以在過去十八個月守護住家人。現在這本書將使我們更有把握,自己擁有面對接下來發生的事時應具備的資源和心態。」——法蘭西斯.福特.柯波拉(Francis Ford Coppola),五度奧斯卡金像獎最佳導演獎得主     ►「這本書簡直是驚悚小說,我們暫時還不知道結局。這就是為什麼我們需要古普塔這位值得信賴、誠實且明智的嚮導,來告訴我們為何我們會走到這個地步,並幫助我們預見未來,以因應下一場大流行發生。

」——拉里.布萊恩特(Larry Brilliant)醫生,公共衛生碩士及大流行應對諮詢公司(Pandefense Advisory)執行長     ►「如果有哪本關於新冠肺炎的書是「必讀的,毫無疑問就是這本。」——彼得.傑.霍特茲(Peter Jay Hotez),貝勒醫學院熱帶醫學院院長及教授     ►「這本書對當前與未來的健康危機,做了充滿智慧且資訊完整的評估。」——《科克斯書評》     ►「寫實,但是帶給人的感覺並非愁雲慘霧、黯淡無光,反倒是令人振奮的期許。」——《出版者週刊》  

加護病房死亡進入發燒排行的影片

空軍台東志航基一名地勤官兵施打AZ疫苗,11天後卻出現不良反應,人目前住進加護病房,裝上葉克膜搶救,是否與疫苗相關?疫情指揮中心表示會協助透過相關委員會認定。根據統計,目前接種疫苗有798件不良事件通報,AZ疫苗有760件,莫德納則有38件,此外也新增10例接種疫苗後死亡,有8例是接種AZ疫苗,2例接種莫德納。

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加護病房克雷伯氏肺炎菌菌血症:流行病學調查與抗生素治療有效性探討

為了解決加護病房死亡的問題,作者張沛翔 這樣論述:

研究背景克雷伯氏肺炎菌(Klebsiella pneumoniae, KP)是台灣常見及重要的病原體之一,其所引起的菌血症為高死亡率的感染症,在加護病房中尤為嚴重。儘管有許多研究致力於尋找與KP菌血症相關的死亡危險因子,但仍有許多因素需要評估。其次,目前尚不清楚針對KP的最佳抗生素策略。因此,本研究的目的為:一、調查KP菌血症的流行病學,包含了抗生素敏感性與KP菌血症相關的死亡危險因子;二、探討不同抗生素治療策略對KP菌血症患者的有效性。研究方法本研究為一項在高雄醫學大學附設醫院進行的單中心回溯性研究。此研究納入自2013年至2020期間診斷為KP菌血症,且入住加護病房之病患,利用病例回溯的

方式探討抗生素敏感性試驗的趨勢、KP菌血症的加護病房死亡率危險因子,並進一步分析不同抗生素治療策略對於治療KP菌血症的有效性。本研究以加護病房死亡率作為主要的臨床結果,使用單變項與多變項羅吉斯回歸來分析死亡率危險因子與不同抗生素治療策略的有效性。研究結果在研究期間(2013-2020年),共有236名KP菌血症患者入住加護病房。研究期間內對carbapenem類抗生素產生抗藥性的比例具有顯著上升的趨勢(P=0.015),相對地野生型KP菌株的比例則顯著下降(P=0.008)。在多變項羅吉斯回歸中,預測加護病房死亡率的因子包含了感染院內型菌血症(aOR=2.57; 95% CI=1.22-5.3

8)、使用呼吸器(aOR=3.31; 95% CI=1.39-7.88)、使用腎臟替代療法治療急性腎損傷(aOR=4.18; 95% CI=1.73-10.1)、升壓劑(aOR=3.18; 95% CI=1.50-6.72)和較高的血清白蛋白(aOR=0.30; 95% CI=0.15-0.61)。不同抗生素治療策略的有效性結果顯示,病人使用cephalosporin based和carbapenem based的加護病房死亡率與penicillin based相比沒有差異(分別為aOR=1.01; 95% CI=0.30-3.43和aOR=1.43; 95% CI=0.44-4.68)。與使

用單一抗生素相比,合併抗生素治療並不顯著影響加護病房死亡率,但仍具有較高的死亡率趨勢(aOR=1.72; 95% CI=0.76-3.87)。進一步分析不同的單一抗生素顯示fluoroquinolone (aOR=6.85; 95% CI=1.25-37.6)與tigecycline (aOR=15.4; 95% CI=1.04-229)相較penicillin具有較高的加護病房死亡率。結論在研究期間,KP的抗藥性有明顯增加的趨勢。本研究發現患者屬於院內型菌血症、需要使用呼吸器、血液透析、升壓劑和較低的血清白蛋白是加護病房死亡率的獨立危險因子。在不同治療策略中,三種beta-lactam ba

sed抗生素之間死亡率並無差異。合併抗生素則具有較高的加護病房死亡率趨勢。在不同單一抗生素中,與penicillin相比,fluoroquinolone與tigecycline具有較高的加護病房死亡率。

治咳寶典【2022增訂版】:臨床38年名醫-預防與照護感冒、流感、黴漿菌感染、新冠肺炎和各種肺炎必讀

為了解決加護病房死亡的問題,作者羅仕寬,羅際竹 這樣論述:

【最新增訂】長新冠八大QA一次看懂   ★咳嗽需要吃藥嗎?一直咳不停怎麼辦?每次感冒都很嚴重?   事實上,「咳嗽」多半是感冒加上原本無症狀細菌感染有關,而感冒只是一個啟動咳嗽的開關。尤其,健康良好的少數感冒病人,常常2~3天之後就大幅好轉,是不會有咳嗽症狀的。特殊的是,大部分咳嗽原因是支氣管被「黴漿菌」感染到引發的,而黴漿菌是一個從恐龍時代至今成功繁衍不息的古老細菌,是羅仕寬醫師數十年來從高倍顯像顯微鏡發現的鐵證。   感冒病毒引發自身免疫反應,讓黴漿菌有機會趁機大量繁殖。如果沒有正確的診斷加上正確的治療與正確的保養,輕症就是變成慢性咳嗽,重症患者再併發更多細菌感染,例如:肺炎鏈球菌

、金黃色葡萄球菌、綠膿桿菌等等,開始嚴重咳喘有黃綠膿痰,容易病情惡化成肺炎、肺浸潤、肺纖維化、阻塞性肺炎……。   事實的真相是,無論大小感冒造成咳嗽最常見的主力細菌軍就是「黴漿菌」,重症會嚴重到造成肺炎、肺浸潤,甚至危及生命!   ★揪出慢性咳嗽的真相:感冒一直咳,多半是黴漿菌惹的禍   感冒會不會咳嗽?其實跟黴漿菌有直接與間接的關係。黴漿菌本身就可以引起咳嗽,又會加重各種會引起咳嗽的病毒細菌感染,尤其今日大家在新冠肺炎的威脅之下,真的需要詳細了解黴漿菌為什麼這麼厲害?控制好黴漿菌,還可以幫助大家渡過新冠肺炎感染呢!   十幾年來透過顯微鏡觀察與臨床實務,加上飲食習慣和生活環境的比對下

,羅醫師發現:1.絕對多數咳嗽病人,血液內黴漿菌數量很多;2.任何一人咳嗽,全家就會被感染;3.腸胃健康幾乎都不太好,竟然多是澱粉惹的禍;4.飲食材屬性不忌口,讓腸胃虛冷或發炎;5.生活環境狹小潮濕、常又通風不良等5大原因,影響著一個人感冒以後會不會咳嗽與嚴重程度。   ★耳鼻喉科醫師無私分享臨床38年整合醫學心得   咳嗽的保養還是要從整體健康著手,如果你常常容易咳嗽,代表你容易被各種呼吸道的病毒細菌感染,並因此留下後遺症,主要原因就是免疫防護力不足,也就是你的健康有不足之處,需要全方位的保養,才能夠真正遠離呼吸道感染咳嗽的威脅。為此,羅醫師特別分享他38年整合醫學的臨床心得:   ●其

實感冒藥不用吃,絕大多數是白吃了!   ●感冒初期,每小時吃1次維生素C配大量溫水,有效緩減感冒不適。   ●感冒時,每天刷牙3~5次,降低喉嚨反覆感染的機會。   ●感冒時,每天洗鼻子4~5醤,有助清除和稀釋鼻咽腔內黏著的病毒細菌。   ●感冒時,吃好油、海鹽,拒絕白糖、白麵粉、白飯,免疫自然好。   ●洗手後,順便清洗鼻孔內側長鼻毛的地方,有效預防呼吸道疾病。   ●預防感冒,減少白色澱粉和糖攝取量,例如麵粉、白米、精緻糖和所有甜食。   ●鼻孔勤擦護唇膏,不只保濕,還可以減少病毒入侵的機會。   ●每晚睡前用10CC苦茶油、椰子油漱口15分鐘殺菌,降低身體感染。   ●蛋白質攝取量占一日

飲食的3分之1,身體負擔輕,感冒自然遠離。   ●每天攝取10~20CC的紫蘇油、亞麻仁油或印加果油,減少發炎指數。   ●不吃煎炸烤的食物,多吃辛香料、五顏六色蔬菜和有酸味的水果。   ●搭乘大眾運輸工具後,閉著眼睛遠遠地朝臉、頸、頭髮、袖口噴酒精消毒。   ●勤洗手,盡量不亂碰任何公共地方的把手、按鈕。   ●公共場合戴口罩,手不亂摸口罩。 本書特色   ★從感冒、流感、黴漿菌肺炎,到新冠肺炎的治咳寶典   ★揪出慢性咳嗽的真相:感冒一直咳,多半是黴漿菌惹的禍   ★久咳不癒、慢性咳嗽、一感冒就咳嗽、免疫力低下的救星   ★耳鼻喉科醫師無私分享臨床38年整合醫學與預防醫學心得  

應用機器學習技術分析加護病房病患死亡風險

為了解決加護病房死亡的問題,作者江敏綺 這樣論述:

加護病房專門收治病況較嚴重和危急的病患,並提供密切的生命徵象監測,以及時評估病情的變化及各種風險,挽救病患生命。這些監測及紀錄產生了大量醫療數據,在資料探勘及機器學習快速發展的帶領下,被用來作為各種疾病分析、決策支援與風險預測,其中,死亡風險預測是加護病房重要的研究課題之一,因為它能幫助醫療人員評估病人情況、反應手術及藥物治療成效,衡量醫療照護品質等。本研究使用MIMIC-3資料庫的ICU病歷資料,參考其他研究建立的臨床預測任務基準流程來擷取資料,與進行資料前處理,使用LR、SVM、RF三種機器學習演算法來建立死亡風險預測模型。過程中對不平衡資料集進行疏取樣以改善預測模型的敏感性和特異性的平

衡,以網格搜尋法找出最合適的模型參數優化預測結果,最後探討模型所選出的前20項重要特徵值在死亡風險預測中所扮演的角色。研究結果對不平衡資料集的疏取樣提升了模型的敏感性,使樣本數量較少但較重要的高死亡風險組別有更好的鑑別能力,研究結果也顯示隨機森林模型能與深度學習模型有相同的預測效能。最後也強調資料前處理的重要性和提供模型選擇的建議供其他研究人員參考。