Mortality and pulmonary complications in patients undergoing surgery with perioperative SARS-CoV-2 infection: an international cohort study

Background: The impact of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) on postoperative recovery needs to be understood to inform clinical decision making during and after the COVID-19 pandemic. This study reports 30-day mortality and pulmonary complication rates in patients with perioperative SARS-CoV-2 infection. Methods: This international, multicentre, cohort study at 235 hospitals in 24 countries included all patients undergoing surgery who had SARS-CoV-2 infection confirmed within 7 days before or 30 days after surgery. The primary outcome measure was 30-day postoperative mortality and was assessed in all enrolled patients. The main secondary outcome measure was pulmonary complications, defined as pneumonia, acute respiratory distress syndrome, or unexpected postoperative ventilation. Findings: This analysis includes 1128 patients who had surgery between Jan 1 and March 31, 2020, of whom 835 (74·0%) had emergency surgery and 280 (24·8%) had elective surgery. SARS-CoV-2 infection was confirmed preoperatively in 294 (26·1%) patients. 30-day mortality was 23·8% (268 of 1128). Pulmonary complications occurred in 577 (51·2%) of 1128 patients; 30-day mortality in these patients was 38·0% (219 of 577), accounting for 81·7% (219 of 268) of all deaths. In adjusted analyses, 30-day mortality was associated with male sex (odds ratio 1·75 [95% CI 1·28–2·40], p\textless0·0001), age 70 years or older versus younger than 70 years (2·30 [1·65–3·22], p\textless0·0001), American Society of Anesthesiologists grades 3–5 versus grades 1–2 (2·35 [1·57–3·53], p\textless0·0001), malignant versus benign or obstetric diagnosis (1·55 [1·01–2·39], p=0·046), emergency versus elective surgery (1·67 [1·06–2·63], p=0·026), and major versus minor surgery (1·52 [1·01–2·31], p=0·047). Interpretation: Postoperative pulmonary complications occur in half of patients with perioperative SARS-CoV-2 infection and are associated with high mortality. Thresholds for surgery during the COVID-19 pandemic should be higher than during normal practice, particularly in men aged 70 years and older. Consideration should be given for postponing non-urgent procedures and promoting non-operative treatment to delay or avoid the need for surgery. Funding: National Institute for Health Research (NIHR), Association of Coloproctology of Great Britain and Ireland, Bowel and Cancer Research, Bowel Disease Research Foundation, Association of Upper Gastrointestinal Surgeons, British Association of Surgical Oncology, British Gynaecological Cancer Society, European Society of Coloproctology, NIHR Academy, Sarcoma UK, Vascular Society for Great Britain and Ireland, and Yorkshire Cancer Research

Використання глибокого навчання для розробки інтелектуального контролера вуличного освітлення і споживання електроенергії

Street lighting is very important now-days especially at dangerous areas and highways but it consume a lot of power and it became challenging for many researchers in the past few years. Enormous efforts have been placed on the issue of reducing power consumption in illuminating cities and streets, researchers had various approaches and methods in tackling this challenging matter, till now there is no ideal system that has been developed to reduce the electricity usage. In this paper intelligent controller based on deep learning proposed to control the light at the street from sunset to sunrise, the system will decrease the light used to illuminate the streets in the absence of movements, the network trained based on deep learning with several image of different objects to help the system detecting any moving objects in the street to provide the street with the exact amount of light needed in order to reduce the waste of electrical energy resulting from street lighting and to help reduce accidents hence high percentage of criminal activity and life threatening conditions occur in the absence of light. The system was trained with a vast and diverse dataset to assure the accuracy and efficiency of the proposed system, the trained system showed a result of 90 precision of detecting moving objects, the proposed system was tested with a new dataset to assure the reliability and dependency of the system and reducing the errors to the minimum, the system shows promising results in detecting movements and objects, after the detection being complete, the system will send a pulse width modulation causing a 20 % light dimming, leading to enormous reduction in the power consumption, adding to that the proposed system is easy to useВуличне освітлення дуже важливе в наші дні, особливо в небезпечних районах та на автомагістралях, але воно споживає багато енергії і останні кілька років стало проблемою для багатьох дослідників. Величезні зусилля були докладені до проблеми зниження енергоспоживання у висвітленні міст і вулиць, дослідники мали різні підходи та методи вирішення цього непростого завдання, досі не розроблено ідеальну систему, призначену для зниження енергоспоживання. У цій статті запропоновано інтелектуальний контролер керування на основі глибокого навчання світлом на вулиці від заходу сонця. Така система буде зменшувати світло, що використовується для освітлення вулиць при відсутності руху. Мережа навчена на основі глибокого навчання з кількома зображеннями різних об’єктів. Система виявляє будь-які рухомі об’єкти на вулиці, щоб забезпечити вулицю точною кількістю світла, необхідною для скорочення втрат електроенергії внаслідок вуличного освітлення та зменшення нещасних випадків, а також високого відсотку злочинної діяльності, що відбувається за відсутністю світла. Система була навчена на широкому і різноманітному наборі даних, щоб гарантувати її точність та ефективність. Система показала результат з точністю 90 при виявленні об’єктів, що рухаються. Система була протестована з новим набором даних, щоб гарантувати надійність і залежність. системи та зводячи помилки до мінімуму, система показує перспективні результати у виявленні рухів та об’єктів, після завершення виявлення система відправляє широтно-імпульсну модуляцію, що викликає затемнення світла на 20 %, що призведе до величезного зниження потужності споживання. Особливо слід зазначити, що запропонована система проста у використанн