医治白癜风偏方 http://baidianfeng.39.net/a_yqhg/150206/4574090.html乔治华盛顿大学研究人员的一项新发现，或许能极大提高目前新冠肺炎治疗的效率。此前，耶鲁大学研究团队发现，α-干扰素和炎症小体可能是导致新冠肺炎患者病情加重乃至死亡的重要因素。在新冠肺炎中，α-干扰素水平高的患者情况比水平低的患者差。同样，炎症小体的激活与一些患者的不良预后和死亡有关。如今，乔治华盛顿大学研究者又在血液中发现了5种生物标志物，与新冠肺炎重症和死亡有较高的相关性。研究作者表示，中国的一些初步研究表明，某些生物标志物与新冠肺炎的不良发展有关，因而他们对美国病人进行了研究。研究小组评估了在年3月12日至5月9日期间收治的名新冠肺炎患者，其中人接受了5种生物标志物的检测，包括IL-6、D-二聚体、CRP、LDH和铁蛋白。结果证明，这些生物标志物水平与炎症及出血障碍相关，水平越高，需要进入ICU、进行有创性通气支持和死亡的风险也升高。当乳酸脱氢酶水平大于1单位/升，而D-二聚体水平大于3克/毫升时，病人死亡率最高。到目前为止，关于什么人更容易发展成重症新冠肺炎以及死亡，还没哟明确的指标。医生只能根据年龄和某些潜在的医疗条件，如免疫功能受损、肥胖和心脏病，来确定新冠肺炎患者恶化和死亡的风险。对急诊科入院的患者进行简单的血液检测，然后根据现有的生物标志物做出决定，可能会进一步帮助护理点的临床决策。值得一提的是，早前，医院的医生和科学家制作出了新的研究模型，实现了对“谁会患上重症新冠肺炎”80%的准确预测。该模型结合了有关年龄，性别，BMI和先前存在的状况的信息，以及从疾病发作第5天开始就收集到的症状。研究团队还使用算法分析了来自英国和美国约名用户的子集的数据，这些用户已确诊新冠，他们在3月和4月使用该应用程序定期记录了他们的症状，以查明是否有特定症状一起出现以及这与疾病的进展如何相关联。同类研究还有钟南山团队发表在《自然-通讯》上的一篇。该研究基于人工智能深度学习所建立的生存模型，对新冠肺炎患者入院时的10项临床特征进行分析，以预测患者发展至危重病情的风险，如在患者住院期间持续采用此模型进行分析，预测结果会更加准确，有助于监测患者住院期间的风险趋势。医护人员只需输入患者的临床特征，重症早期分诊系统就可以返回患者在5、10和30天内病情发展至危重的概率，进而对患者进行早期分诊，对于新冠肺炎的管理具有极高的临床和经济价值。此类研究目前还有很多，显示出在解决了前期检验问题后，提高诊断能力已经成了现在新冠肺炎的当务之急。不过，无论是哈佛大学团队还是钟南山团队的研究，大体上只是依靠新方法对过往数据进行梳理，并没有明确的病理学依据。如今新研究给预测重症患者提供了相对明确的病理指标，无疑对于临床治疗有很大帮助。编译/前瞻经济学人APP资讯组参考资料：[1]