Science Advances: 通过智能可穿戴系统评估创伤引起的出血

Natt

2020-07-23

作为创伤相关死亡率的主要原因，众所周知，由于出血造成的失血很难进行鉴别分类和处理。为了及时为创伤患者提供适当的护理，美国佐治亚理工学院Jonathan Zia等人在这项工作阐明了放血的外部可测量的生理特征，这些特征用于建立评估血容量状态（BVS）或失血的相对严重程度的全球化模型。

方法和数据概述

本文要点：

1）这些特征是通过一个多模式可穿戴系统和基于导管的参照物获得的，并用于准确推断猪出血模型（n=6）中的BVS。

2）最终，心脏机械功能的高水平特征可强烈预测心血管衰竭的进展，并用于评估基于导管和可穿戴系统的BVS，中位误差分别为15.17%和18.17%。探索生物医学理论和实践的联系，这些发现为出血严重程度的数字生物标志物奠定了基础，并有必要在人类受试者中进行进一步研究。

放血期间的生理特征分析

参考文献：

Jonathan Zia, et al., Enabling the assessment of trauma-induced hemorrhage via smart wearable systems. Science Advances 2020.

DOI: 10.1126/sciadv.abb1708

https://advances.sciencemag.org/content/6/30/eabb1708