배경: 심정지 이후 최적 평균동맥압(MAP) 범위는 아직 불확실하다. 본 연구는 소생술 후 초기 기간 동안 MAP과 신경학적 예후 간의 연관성을 조사하고, 양호한 예후와 관련된 최적 MAP 범위를 규명하고자 하였다. 방법: 본 후향적 관찰 연구에는 3차 의료기관에서 치료받은 심정지 후 환자 291명이 포함되었다. 자발순환회복(ROSC) 후 처음 24시간 동안의 시간당 MAP 측정치를 이용하여 양호한 신경학적 예후를 예측하기 위한 5개의 머신러닝 모델을 비교하였으며, 성능이 우수한 Random Forest 모델을 선택하였다. 변수 중요도와 Shapley Additive exPlanations(SHAP)를 사용하여 MAP과 양호한 신경학적 예후 간의 연관성을 분석하였다. SHAP 의존성 플롯을 이용하여 양호한 예후와 관련된 최적 MAP 범위를 확인하였다. 또한 국소적으로 해석 가능한 모델-불가지(agnostic) 설명인 LIME 및 SHAP force plot을 통해 개별 수준의 예측을 해석하였다. 결과: 머신러닝 분석 결과, MAP은 양호한 신경학적 예후와 연관되었으며, ROSC 후 처음 6시간 동안 변수 중요도가 더 높게 나타났다. SHAP 분석에서는 MAP과 양호한 신경학적 예후 간에 역U자형(inverted U-shaped) 관계가 관찰되었고, 최적 역치가 79.56 mmHg(IQR: 73.70-82.54)로 확인되었다. 이 역치는 초기(1-6시간: 79.26 mmHg) 및 후기(7-24시간: 80.09 mmHg) 시간대 모두에서 일관되게 유지되었다. SHAP 및 LIME을 이용한 개별 수준의 설명은 소생술 후 초기 기간 동안 더 높은 MAP을 유지하는 것이 예후 예측에 긍정적으로 기여함을 시사하였다. 결론: 머신러닝 분석은 MAP을 양호한 신경학적 예후의 주요 예측인자로 확인하였으며, ROSC 후 처음 6시간 동안 변수 중요도가 더 높았다. MAP은 양호한 신경학적 예후와 역U자형 관계를 보였고, 최적 역치는 약 80 mmHg였다.

우리는 기계학습을 사용하여, 병원 밖 심정지(OHCA) 환자 중 성공적으로 소생된 환자에서 신경학적 예후가 양호한 데 주요하게 기여하는 결정 요인을 규명하였다. 본 연구는 무작위 포레스트(random forest)가 각 층화 하위집단(병원 전 ROSC 및 EMS에 의해 처음 관찰된 심율동)에 대해 효과적인 의사결정 보조 시스템으로서의 강점을 보여주며, 그 하위집단마다 병원 내 주요 변수(병원 내 심폐소생술[CPR] 소요 시간, 소생 후 pH, 연령 및 헤모글로빈)에 대한 각자의 최적 절단값(cut-off points)을 찾아내도록 한다.

배경: 유리한 신경학적 예후는 환자 특성과 총 심폐소생술(CPR) 지속시간과 밀접한 관련이 있다. 총 CPR 지속시간은 병원 전 및 병원 내 지속시간으로 구성된다. 현재까지는 최적의 총 CPR 지속시간에 대한 합의가 부족하다. 따라서 본 연구는 총 CPR 지속시간의 상한, 병원 전 단계에서의 최적 절단(cut-off) 시간, 그리고 기존의 심폐소생술(conventional CPR)에서 심폐외순환(ECMO)과 같은 대체 소생술로 전환하는 시점을 규명하고자 하였다. 방법: 2015년 10월부터 2019년 6월까지의 기간 동안, 병원 밖 심정지(out-of-hospital cardiac arrest, OHCA) 환자를 대상으로 한 전향적 다기관 레지스트리를 사용하여 후향적 관찰 연구를 수행하였다. 외상성이지 않은 OHCA 환자 중, 18세 이상 성인을 대상으로 하였으며 응급의료서비스가 평가하였다. 1차 평가변수는 퇴원 시점의 유리한 신경학적 예후였다. 결과: OHCA 환자 7,914명 중 577명이 유리한 신경학적 예후를 보였다. OHCA 환자에서 병원 전 CPR 지속시간의 최적 절단값은 초기 리듬과 무관하게 12분이었다. 기존의 심폐소생술에서 대체 소생술 방법으로 전환하는 총 CPR 지속시간의 최적 절단값은 초기 쇼크 가능 리듬(shockable) 환자에서는 25분, 초기 쇼크 불가능 리듬(non-shockable) 환자에서는 21분이었다. 두 군에서 유리한 신경학적 예후의 확률이 < 1%에 도달하기 위한 총 CPR 지속시간의 상한은 각각 55–62분 및 24–34분이었고, 유리한 신경학적 예후의 누적 비율이 > 99%인 경우는 각각 43–53분 및 45–71분이었다. 결론: 본 연구에서는 병원 전에서 병원 내로 전환하는 최적 시점과, 기존 심폐소생술에서 대체 소생술로 전환하는 최적 시점을 확인하였다. CPR 지속시간의 상한은 존재하지만, CPR 지속시간이 길어지더라도 환자별 소생술 관련 요인에 따라 유리한 신경학적 예후가 기대될 수 있다.

배경: 심정지 이후 최적 평균동맥압(MAP) 범위는 아직 불확실하다. 본 연구는 소생술 후 초기 기간 동안 MAP과 신경학적 예후 간의 연관성을 조사하고, 양호한 예후와 관련된 최적 MAP 범위를 규명하고자 하였다. 방법: 본 후향적 관찰 연구에는 3차 의료기관에서 치료받은 심정지 후 환자 291명이 포함되었다. 자발순환회복(ROSC) 후 처음 24시간 동안의 시간당 MAP 측정치를 이용하여 양호한 신경학적 예후를 예측하기 위한 5개의 머신러닝 모델을 비교하였으며, 성능이 우수한 Random Forest 모델을 선택하였다. 변수 중요도와 Shapley Additive exPlanations(SHAP)를 사용하여 MAP과 양호한 신경학적 예후 간의 연관성을 분석하였다. SHAP 의존성 플롯을 이용하여 양호한 예후와 관련된 최적 MAP 범위를 확인하였다. 또한 국소적으로 해석 가능한 모델-불가지(agnostic) 설명인 LIME 및 SHAP force plot을 통해 개별 수준의 예측을 해석하였다. 결과: 머신러닝 분석 결과, MAP은 양호한 신경학적 예후와 연관되었으며, ROSC 후 처음 6시간 동안 변수 중요도가 더 높게 나타났다. SHAP 분석에서는 MAP과 양호한 신경학적 예후 간에 역U자형(inverted U-shaped) 관계가 관찰되었고, 최적 역치가 79.56 mmHg(IQR: 73.70-82.54)로 확인되었다. 이 역치는 초기(1-6시간: 79.26 mmHg) 및 후기(7-24시간: 80.09 mmHg) 시간대 모두에서 일관되게 유지되었다. SHAP 및 LIME을 이용한 개별 수준의 설명은 소생술 후 초기 기간 동안 더 높은 MAP을 유지하는 것이 예후 예측에 긍정적으로 기여함을 시사하였다. 결론: 머신러닝 분석은 MAP을 양호한 신경학적 예후의 주요 예측인자로 확인하였으며, ROSC 후 처음 6시간 동안 변수 중요도가 더 높았다. MAP은 양호한 신경학적 예후와 역U자형 관계를 보였고, 최적 역치는 약 80 mmHg였다.

우리는 기계학습을 사용하여, 병원 밖 심정지(OHCA) 환자 중 성공적으로 소생된 환자에서 신경학적 예후가 양호한 데 주요하게 기여하는 결정 요인을 규명하였다. 본 연구는 무작위 포레스트(random forest)가 각 층화 하위집단(병원 전 ROSC 및 EMS에 의해 처음 관찰된 심율동)에 대해 효과적인 의사결정 보조 시스템으로서의 강점을 보여주며, 그 하위집단마다 병원 내 주요 변수(병원 내 심폐소생술[CPR] 소요 시간, 소생 후 pH, 연령 및 헤모글로빈)에 대한 각자의 최적 절단값(cut-off points)을 찾아내도록 한다.

배경: 유리한 신경학적 예후는 환자 특성과 총 심폐소생술(CPR) 지속시간과 밀접한 관련이 있다. 총 CPR 지속시간은 병원 전 및 병원 내 지속시간으로 구성된다. 현재까지는 최적의 총 CPR 지속시간에 대한 합의가 부족하다. 따라서 본 연구는 총 CPR 지속시간의 상한, 병원 전 단계에서의 최적 절단(cut-off) 시간, 그리고 기존의 심폐소생술(conventional CPR)에서 심폐외순환(ECMO)과 같은 대체 소생술로 전환하는 시점을 규명하고자 하였다. 방법: 2015년 10월부터 2019년 6월까지의 기간 동안, 병원 밖 심정지(out-of-hospital cardiac arrest, OHCA) 환자를 대상으로 한 전향적 다기관 레지스트리를 사용하여 후향적 관찰 연구를 수행하였다. 외상성이지 않은 OHCA 환자 중, 18세 이상 성인을 대상으로 하였으며 응급의료서비스가 평가하였다. 1차 평가변수는 퇴원 시점의 유리한 신경학적 예후였다. 결과: OHCA 환자 7,914명 중 577명이 유리한 신경학적 예후를 보였다. OHCA 환자에서 병원 전 CPR 지속시간의 최적 절단값은 초기 리듬과 무관하게 12분이었다. 기존의 심폐소생술에서 대체 소생술 방법으로 전환하는 총 CPR 지속시간의 최적 절단값은 초기 쇼크 가능 리듬(shockable) 환자에서는 25분, 초기 쇼크 불가능 리듬(non-shockable) 환자에서는 21분이었다. 두 군에서 유리한 신경학적 예후의 확률이 < 1%에 도달하기 위한 총 CPR 지속시간의 상한은 각각 55–62분 및 24–34분이었고, 유리한 신경학적 예후의 누적 비율이 > 99%인 경우는 각각 43–53분 및 45–71분이었다. 결론: 본 연구에서는 병원 전에서 병원 내로 전환하는 최적 시점과, 기존 심폐소생술에서 대체 소생술로 전환하는 최적 시점을 확인하였다. CPR 지속시간의 상한은 존재하지만, CPR 지속시간이 길어지더라도 환자별 소생술 관련 요인에 따라 유리한 신경학적 예후가 기대될 수 있다.

응급실(ED)의 과밀화는 전 세계적으로 오랫동안 문제가 되어 왔으며, 환자 만족도와 안전에 심각한 결과를 초래한다. 일반적으로 과밀화는 입원 병상을 기다리는 응급실 환자의 병상 배정 대기 시간(boarding time) 지연으로 인해 발생한다. 응급실에서 환자의 입원을 충분히 일찍 예측할 수 있다면, 입원 병상을 사전에 준비하여 병상 배정 대기 시간을 단축할 수 있다. 본 연구에서는 27,747명의 환자 데이터를 이용하여 기계학습 기반 입원 예측 모델을 설계하고 실험 결과를 비교하였다. 다섯 가지 예측 모델을 설계하였다: 1) 로지스틱 회귀, 2) XGBoost, 3) NGBoost, 4) 서포트 벡터 머신, 5) 의사결정 트리 모델. 예측 결과를 바탕으로, 응급실 및 병동에서 입원 예측이 미치는 정량적 효과를 추정하였다. 대한민국의 한 일반병원 응급실 데이터를 사용한 본 실험에서, 환자의 응급실 체류 시간은 평균 12.3분 단축될 수 있었고, 응급실은 연간 총 체류 시간을 340,147분 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

심폐소생술(CPR) 중 심정지 리듬 분류를 위한 딥러닝 모델을 개발하고 평가하기 위해, 131명의 심정지 환자에서 508개의 심전도(ECG) 구간(각각 4초, 250 Hz에서 기록됨)을 분석하였다. 압박-영향을 받은 구간은 흉부 압박 동안 기록되었고, 압박-비영향 구간은 압박 일시정지 동안 또는 자발순환회복(ROSC) 선언 직후에 추출되었다. 1차원 합성곱 신경망(1D-CNN)과 순환 신경망(RNN) 모델을 네 가지 이진 분류 과제에 사용하였다: (1) 모든 ECG 구간에서 충격 가능 리듬(VF 및 pVT) 대 충격 불가능 리듬(무수축 및 PEA); (2) 압박-영향을 받은 ECG 구간에서의 동일한 분류; (3) 모든 ECG 구간에서 맥 생성 리듬(ROSC 리듬) 대 맥 비생성 리듬(무수축, PEA, VF 및 pVT); (4) 압박-영향을 받은 ECG 구간에서의 동일한 분류. 1D-CNN 모델은 모든 분류 과제에서 RNN 모델에 비해 일관되게 우수한 성능을 보였다. 충격 가능 대 충격 불가능 리듬 분류에서 1D-CNN은 모든 ECG 구간과 압박-영향을 받은 ECG 구간 각각에 대해 91.3%와 89.8%의 정확도를 달성한 반면, RNN은 50.6%와 54.5%를 보였다. 맥 생성 리듬을 탐지하는 데서 1D-CNN은 모든 ECG 구간과 압박-영향을 받은 ECG 구간 각각에 대해 90.9%와 85.7%의 정확도를 보였고, RNN은 92.2%와 84.4%를 보였다. 1D-CNN 모델은 심정지 리듬 분류에서 우수한 성능을 나타내었으며, 압박-영향을 받은 ECG 데이터에서도 높은 정확도를 유지하였다.

뇌졸중 및 큰혈관폐색(LVO)의 정확하고 조기 식별은 환자 예후를 개선하고 의료 자원의 효율적 배분을 보장하기 위해 응급 상황에서 필수적이다. 본 임상 진료지침은 국내 및 국제 문헌을 체계적으로 검토하고, 전(前)병원 응급의료서비스(EMS)에서 사용하는 뇌졸중 평가 도구의 유용성과 진단 정확성을 평가하기 위해 메타분석을 수행한다. 우리는 새로이 수행하는(de novo) 과정에 따라 체계적 문헌고찰 및 메타분석을 근거로 하여 지침을 개발하였다. 뇌졸중 및 LVO 진단을 위해 진단적 EMS 평가 도구의 유용성을 평가하기 위한 체계적 문헌고찰을 수행하였다. 전체 70편의 비무작위 대조 연구가 본 연구에 선택되었다. 메타분석을 수행하였고, 뇌졸중 환자와 LVO 환자를 구분하기 위한 하위집단 분석을 실시하였다. EMS 도구는 뇌졸중 진단에서 높은 민감도를 보였으나 낮은 특이도를 보였다. 전병원 환경에서는 뇌졸중 및 LVO의 조기 식별을 위해 검증된 EMS 뇌졸중 평가 도구의 사용을 권고한다. 병원 도착 후에는 뇌졸중 전문의가 추가 평가 및 선별(triage)을 시행하여 진단을 확인하고 적절한 관리에 필요한 정보를 도출해야 한다. LVO 진단의 지연은 흔히 용인될 수 없다. 전문가들은 LVO의 조기 식별을 촉진하기 위해 EMS 평가 도구의 사용을 지지하고 있으나, 이러한 도구만으로는 충분한 민감도를 제공하지 못한다. 따라서 병원 도착 후 추가적인 진단적 평가와 뇌졸중 전문의와의 상담을 권고한다.

배경: 트립토판일-tRNA 합성효소(tryptophanyl-tRNA synthetase, WRS)는 세균 및 바이러스 감염 동안 방출되는 새로운 바이오마커이지만, 패혈증에서의 예후적 가치에 대해서는 보고가 드물다. 우리는 응급실(ED)에서 패혈증 환자를 대상으로 WRS의 예후적 가치를 조사하고자 하였다. 방법: 본 전향적 관찰 연구에는 패혈증 환자 243명이 포함되었다. 혈액 시료를 채취하여 WRS의 전장(full-length) 수준을 측정하였다. WRS의 예후적 가치는 수신자 조작 특성곡선(receiver operating characteristic, ROC) 아래 면적, Kaplan–Meier 생존곡선 분석, 및 Cox 비례위험 모형을 사용하여 평가하였다. 결과: WRS 수준은 쇼크가 없는 환자보다 패혈성 쇼크 환자에서 더 높았다(p = 0.018). WRS는 30일 사망률을 예측할 수 있었으며(곡선 아래 면적, 0.648; 95% 신뢰구간[CI], 0.569–0.726; 민감도, 56.7%; 특이도, 73.3%; 절단값, 84.15 µg/L; p &amp;lt; 0.001), WRS가 ≥ 84.15 µg/L인 환자들은 WRS가 &amp;lt; 84.15 µg/L인 환자들보다 30일 사망률이 더 높았다. WRS가 ≥ 84.15 µg/L인 환자들 중 소변 배양 결과가 양성이었던 경우는 음성이었던 경우보다 30일 사망률이 더 높았다. 신장 Sequential Organ Failure Assessment(SOFA) 점수가 ≥ 1인 환자는 신장 SOFA 점수가 0인 환자보다 30일 사망률이 더 높았다. WRS는 30일 사망률의 독립적 예측 인자였다(위험비 = 1.003; 95% CI, 1.001–1.005; p = 0.014). 결론: WRS는 패혈증 환자에서 유의한 예후적 가치를 보였으며, 신기능 장애나 요로감염이 있는 환자에서 더 유용할 수 있다.

모선(mothership, MS) 모델, 즉 환자를 혈전제거술(thrombectomy) 가능 센터로 직접 이송하는 방식과, 드립앤십(drip-and-ship, DS) 모델, 즉 혈전제거술을 위해 이송하기 전 가장 가까운 1차 뇌졸중 센터에서 혈전용해를 먼저 시작하는 방식은 뇌졸중 환자에서의 주요 이송 방식이다. 우리는 응급 대혈관 폐색(large vessel occlusion, LVO)에 근거하여 적절한 이송 전략을 선택하기 위한 지침을 수립하고자 하였다. 본 지침은 de novo 과정(de novo process)을 통해 체계적 문헌고찰 및 메타분석의 근거에 기반하여 개발하였다. 3개의 Population, Intervention, Comparison, Outcome(PICO) 질문—MS와 DS 모델을 비교—에 답하기 위해 4개 데이터베이스(MEDLINE, Embase, Cochrane, KoreaMed)에서 체계적 문헌고찰을 수행하였다. 비뚤림 위험은 Newcastle-Ottawa Scale을 사용하여 평가하였다. 기능적 결과, 사망률, 성공적 재개통에 대해 Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses 흐름도 및 메타분석을 생성하였다. 무작위배정 대조시험이 아닌 26개의 비무작위 대조 연구는 DS 모델에 비해 MS 모델이 좋은 기능적 결과를 약 14% 향상시켰음을 보여주었으며(odds ratio [OR], 1.14; 95% 신뢰구간 [CI], 1.00-1.30), 15개 연구는 MS 및 DS 모델에서 사망률이 유의한 차이가 없다고 보고하였다(OR, 0.97; 95% CI, 0.84-1.11). 또한 24개 연구는 MS와 DS 모델 간 성공적 재개통에서 유의한 차이가 없음을 밝혔다(OR, 0.87; 95% CI, 0.68-1.10). LVO 환자의 기능적 결과를 개선하기 위해서는 MS 모델을 우선적으로 고려해야 한다. 그러나 혈전용해 후 즉시 혈전제거술을 시행할 수 없거나, 혈전제거술 가능 병원이 가까이 있지 않은 경우에는 이송 시간과 지역적 요인에 따라 뇌졸중 전문의가 DS 모델을 고려해야 한다. 우리는 급성 허혈성 뇌졸중(acute ischemic stroke, AIS) 환자에게 최적의 치료를 보장하기 위해 특정 상황이나 지역을 바탕으로 DS 모델을 혼합하는 접근을 제안한다. LVO 환자에 대한 적절한 이송은 AIS의 예후를 개선한다.