Η προοπτική ίδρυσης Συνταγματικού Δικαστηρίου στην Ελλάδα υπό το πρίσμα της οικονομικής κρίσης και της εξέλιξης της νομολογίας των ελληνικών δικαστηρίων

Η ίδρυση Συνταγματικού Δικαστηρίου στην Ελλάδα, σε μια χώρα, όπου παραδοσιακά ισχύει το σύστημα του διάχυτου, παρεμπίπτοντος και συγκεκριμένου ελέγχου συνταγματικότητας των νόμων, συνιστά ένα ερώτημα που απασχολεί έντονα το νομικό κόσμο και ιδιαίτερα τα τελευταία χρόνια είναι πιο επίκαιρο από ποτέ, λόγω της δημοσιονομικής κρίσης που βιώνουμε σαν χώρα και των επιπτώσεων της σε οικονομικό, κοινωνικό αλλά και νομικό επίπεδο. Η ίδρυση Συνταγματικού Δικαστηρίου εμφανίζει αρκετά πλεονεκτήματα με κυριότερο τη συμβολή του στην διασφάλιση της τήρησης των θεμελιωδών συνταγματικών δικαιωμάτων και αρχών, όπως προκύπτει από την νομολογία των τελευταίων ετών. Θα πρέπει λοιπόν, να επανεξετασθεί το εφαρμοστέο σύστημα ελέγχου της συνταγματικότητας των νόμων, με αντικειμενικότητα, χωρίς στείρα προσήλωση στη νομική παράδοση και παραγωγική αξιολόγηση της εμπειρίας από την εξέλιξη του θεσμού στον ευρωπαϊκό αλλά και στον παγκόσμιο χώρο.The establishment of a Constitutional Court in Greece, in a country where traditionally the system of diffuse, incidental and specific control of the constitutionality of laws is in force, is a question that is of great concern to the legal world and especially in recent years it is more timely than ever, because of the financial crisis we are experiencing as country and its economic, social and legal consequences. The establishment of a Constitutional Court has several advantages, the most important of which is its contribution to ensuring respect for fundamental constitutional rights and principles, as it is clear from the case-law of recent years. It is therefore necessary to re-examine the applicable system of controlling the constitutionality of laws with objectivity, without sterile commitment to legal tradition and productive assessment of the experience of the evolution of the institution in the Europe as well as in the rest of the world

Intensive Care Management of The Critically Ill Elderly Population: The Case of ‘Sotiria’ Regional Chest Diseases Hospital of Athens, Greece

The aim of this study was to assess the characteristics and short-term outcome of elderly patients admitted to the ICU of ‘Sotiria’ Regional Chest Diseases Hospital of Athens. We examined retrospectively the records of 344 patients aged ≥70 years old admitted to the ICU of a tertiary hospital during a five-year period, from 2009-2013. We reported demographic and clinical data, length of ICU stay, need for mechanical ventilation and ICU mortality. Among 1730 admitted to the ICU during this period, the elderly comprised 344 (19.8%). The main causes of ICU admission were Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) exacerbation (n=169), postoperative respiratory failure (n=78), acute respiratory failure of various etiologies (n=76) and cardiogenic pulmonary edema (n=25). Overall mortality rate of elderly patients was 41.5%. According to age groups, 200 patients were 70-74 years old with a mortality rate of 47%, 42 patients were 80-84 years old presenting a mortality rate of 28.5%, while 14 patients aged over 85 years old, presented a mortality of 42.8%. The mean length of ICU stay (LOS) for the elderly patients was 11.2 days, while the corresponding LOS value for younger patients was 8.1 days. Elderly patients present highest mortality than younger population. However, mortality does not correlate exclusively with advancing age over 70 years, but mostly with the underlying disease. Therefore, age should not be the sole determinant of ICU admission

The smarty4covid dataset and knowledge base: a framework enabling interpretable analysis of audio signals

Harnessing the power of Artificial Intelligence (AI) and m-health towards detecting new bio-markers indicative of the onset and progress of respiratory abnormalities/conditions has greatly attracted the scientific and research interest especially during COVID-19 pandemic. The smarty4covid dataset contains audio signals of cough (4,676), regular breathing (4,665), deep breathing (4,695) and voice (4,291) as recorded by means of mobile devices following a crowd-sourcing approach. Other self reported information is also included (e.g. COVID-19 virus tests), thus providing a comprehensive dataset for the development of COVID-19 risk detection models. The smarty4covid dataset is released in the form of a web-ontology language (OWL) knowledge base enabling data consolidation from other relevant datasets, complex queries and reasoning. It has been utilized towards the development of models able to: (i) extract clinically informative respiratory indicators from regular breathing records, and (ii) identify cough, breath and voice segments in crowd-sourced audio recordings. A new framework utilizing the smarty4covid OWL knowledge base towards generating counterfactual explanations in opaque AI-based COVID-19 risk detection models is proposed and validated.Comment: Submitted for publication in Nature Scientific Dat

Using Machine Learning to Predict Antimicrobial Resistance―A Literature Review

Machine learning (ML) algorithms are increasingly applied in medical research and in healthcare, gradually improving clinical practice. Among various applications of these novel methods, their usage in the combat against antimicrobial resistance (AMR) is one of the most crucial areas of interest, as increasing resistance to antibiotics and management of difficult-to-treat multidrug-resistant infections are significant challenges for most countries worldwide, with life-threatening consequences. As antibiotic efficacy and treatment options decrease, the need for implementation of multimodal antibiotic stewardship programs is of utmost importance in order to restrict antibiotic misuse and prevent further aggravation of the AMR problem. Both supervised and unsupervised machine learning tools have been successfully used to predict early antibiotic resistance, and thus support clinicians in selecting appropriate therapy. In this paper, we reviewed the existing literature on machine learning and artificial intelligence (AI) in general in conjunction with antimicrobial resistance prediction. This is a narrative review, where we discuss the applications of ML methods in the field of AMR and their value as a complementary tool in the antibiotic stewardship practice, mainly from the clinician’s point of view

Use of artificial intelligence methods for the prediction of antimicrobial resistance and empirical treatment selection

Introduction: Hospital-acquired infections, particularly in the critical care setting, have become increasingly common during the last decade, with Gram-negative bacterial infections presenting the highest incidence among them. Multi-drug-resistant Gram-negative infections are associated with high morbidity and mortality with significant direct and indirect costs resulting from long hospitalization due to antibiotic failure. Time is critical to identifying bacteria and their resistance to antibiotics due to the critical health status of patients in the intensive care unit. As traditional susceptibility tests require more than 24 hours after sample collection to determine susceptibility to specific antibiotics, we propose to apply machine learning techniques to help the clinician assess whether bacteria are resistant to individual antimicrobials before antimicrobial susceptibility testing is completed. Aim: To apply and compare Machine Learning methods using data from the hospital information system and to develop antimicrobial resistance prediction models to support decisions about antimicrobial therapy. Methods: Various artificial intelligence (Machine Learning) methods were applied and compared to hospital information system data on demographic data, culture results and antimicrobial susceptibility data of patients hospitalized in the ICU and other departments of a Greek hospital over three years. The five individual studies use different machine learning classifiers and techniques such as Class Balancer and the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) to deal with data imbalance. In addition, various data analysis techniques are used, including association rule mining with the Apriori algorithm and 10-fold cross-validation. Software tools such as WEKA and the R programming language are used to analyze and visualize the results. Results: From the combined results of the five individual studies, an extensive use of machine learning methods for the assessment and prediction of antimicrobial resistance emerges. Various algorithms and techniques were used and evaluated based on indicators such as TP rate, FP rate, Precision, Recall, F-measure, MMC, area under ROC curve and PRC. Techniques such as kNN, polynomial logistic regression, Multilayer perceptron, JRip and regression classification models were highlighted for their strong performances on different performance measures. The results of the AutoML application confirmed the value of automated machine learning in finding robust predictive models (in particular Stack Ensemble), with high performance on weighted metrics such as AUCW, APSW, F1W and ACC. The importance of various characteristics, such as type of antibiotic, sex, age and type of sample, was highlighted as a critical element in the prediction of antimicrobial resistance. Finally, by analyzing association rules based on minimum support and confidence thresholds, rules with particularly high confidence were extracted, revealing strong associations between data features and antibiotic susceptibility. Conclusion: Applying machine learning algorithms to patient antimicrobial susceptibility data, readily available, from the hospital information system, even in resource-limited hospital settings, can provide informative antibiotic susceptibility predictions to aid clinicians in selecting appropriate empirical antibiotic therapy. These strategies, when used as a decision support tool, have the potential to improve empiric therapy selection and reduce the antimicrobial resistance burden.Εισαγωγή: Οι νοσοκομειακές λοιμώξεις, ιδίως στη μονάδα εντατικής θεραπείας, έχουν γίνει όλο και πιο συχνές κατά την τελευταία δεκαετία, με τις αρνητικές κατά Gram βακτηριακές λοιμώξεις να παρουσιάζουν τη μεγαλύτερη συχνότητα εμφάνισης. Οι πολυανθεκτικές Gram-αρνητικές λοιμώξεις σχετίζονται με υψηλή νοσηρότητα και θνησιμότητα με σημαντικό άμεσο και έμμεσο κόστος που προκύπτει από τη μακρά νοσηλεία λόγω αποτυχίας της αντιβιοτικής αγωγής. Ο χρόνος που απαιτείται για τον εντοπισμό των βακτηρίων και τον έλεγχο της αντοχής στα αντιβιοτικά είναι καίριας σημασίας, λόγω της κρίσιμης κατάστασης της υγείας των ασθενών στη Μονάδα Εντατικής Θεραπείας. Καθώς οι παραδοσιακές δοκιμασίες ευαισθησίας απαιτούν περισσότερες από 24 ώρες μετά τη συλλογή του δείγματος για τον προσδιορισμό της ευαισθησίας σε συγκεκριμένα αντιβιοτικά, προτείνουμε την εφαρμογή τεχνικών μηχανικής μάθησης για να βοηθήσουμε τον κλινικό ιατρό να εκτιμήσει εάν τα βακτήρια είναι ανθεκτικά σε μεμονωμένα αντιμικροβιακά, προτού ολοκληρωθούν οι δοκιμασίες αντιμικροβιακής ευαισθησίας. Σκοπός: Η εφαρμογή και σύγκριση μεθόδων Μηχανικής Μάθησης χρησιμοποιώντας δεδομένα από το πληροφοριακό σύστημα του νοσοκομείου και η ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης μικροβιακής αντοχής για την υποστήριξη αποφάσεων σχετικά με την αντιμικροβιακή θεραπεία. Υλικό – Μέθοδος: Εφαρμόστηκαν και συγκρίθηκαν διάφορες μέθοδοι τεχνητής νοημοσύνης (Μηχανικής Μάθησης) σε δεδομένα του πληροφοριακού συστήματος του νοσοκομείου σχετικά με δημογραφικά δεδομένα, αποτελέσματα καλλιεργειών και δεδομένα αντιμικροβιακής ευαισθησίας ασθενών που νοσηλεύονται στη ΜΕΘ και σε άλλα τμήματα ενός ελληνικού νοσοκομείου κατά τη διάρκεια τριών ετών. Στις πέντε επιμέρους μελέτες χρησιμοποιούνται διαφορετικοί ταξινομητές μηχανικής μάθησης και τεχνικές, όπως το ClassBalancer και η τεχνική υπερδειγματοληψίας συνθετικής μειονότητας (SMOTE) για την αντιμετώπιση της ανισορροπίας δεδομένων. Επιπλέον, χρησιμοποιούνται διάφορες τεχνικές ανάλυσης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της εξόρυξης κανόνων συσχέτισης με τον αλγόριθμο Apriori και της 10-πλάσιας διασταυρούμενης επικύρωσης. Εργαλεία λογισμικού όπως το WEKA και η γλώσσα προγραμματισμού R χρησιμοποιούνται για ανάλυση και οπτικοποίηση των αποτελεσμάτων. Αποτελέσματα: Από τα συνολικά αποτελέσματα των πέντε επιμέρους μελετών προκύπτει μια εκτενής χρήση μεθόδων μηχανικής μάθησης για την αξιολόγηση και την πρόβλεψη της μικροβιακής αντοχής. Χρησιμοποιήθηκαν διάφοροι αλγόριθμοι και τεχνικές που εκτιμήθηκαν με βάση δείκτες όπως TP rate, FP rate, Precision, Recall, F-measure, MMC, εμβαδόν κάτω από την καμπύλη ROC και PRC. Τεχνικές όπως kNN, πολυωνυμική λογιστική παλινδρόμηση, Multilayer perceptron, JRip και μοντέλα ταξινόμησης μέσω παλινδρόμησης αναδείχθηκαν για τις ισχυρές τους επιδόσεις σε διαφορετικά μέτρα απόδοσης. Τα αποτελέσματα της εφαρμογής αυτοματοποιημένης μηχανικής μάθησης (AutoML), επιβεβαίωσαν την αξία της στην εύρεση ισχυρών μοντέλων πρόβλεψης (ειδικότερα του StackEnsemble), με υψηλές επιδόσεις σε σταθμισμένες μετρικές όπως AUCW, APSW, F1W και ACC. Η σημασία των διαφόρων χαρακτηριστικών, όπως το είδος του αντιβιοτικού, το φύλο, η ηλικία και το είδος του δείγματος, υπογραμμίστηκε ως κρίσιμο στοιχείο στην πρόβλεψη μικροβιακής αντοχής. Τέλος, με την ανάλυση κανόνων συσχέτισης βάσει κατωφλίων ελάχιστης υποστήριξης και εμπιστοσύνης, εξήχθησαν κανόνες με ιδιαίτερα υψηλή εμπιστοσύνη, αποκαλύπτοντας ισχυρές συσχετίσεις μεταξύ των χαρακτηριστικών των δεδομένων και της ευαισθησίας σε αντιβιοτικά. Συμπέρασμα: Η εφαρμογή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης σε δεδομένα αντιμικροβιακής ευαισθησίας ασθενών, τα οποία είναι άμεσα διαθέσιμα, από το πληροφοριακό σύστημα του νοσοκομείου, ακόμη και σε νοσοκομεία με περιορισμένους πόρους, μπορεί να παρέχει κατατοπιστικές προβλέψεις ευαισθησίας στα αντιβιοτικά, ώστε να βοηθήσει τους κλινικούς ιατρούς στην επιλογή της κατάλληλης εμπειρικής αντιβιοτικής θεραπείας. Αυτές οι στρατηγικές, όταν χρησιμοποιούνται ως εργαλείο υποστήριξης αποφάσεων, έχουν τη δυνατότητα να βελτιώσουν την επιλογή εμπειρικής θεραπείας και να μειώσουν το φορτίο της μικροβιακής αντοχής

Severity of illness and outcome in adult patients with primary varicella pneumonia

Background. Varicella pneumonia is a serious complication of primary varicella infection in adults that often results in respiratory failure and death. Objective: To analyze the clinical and laboratory manifestations of primary varicella pneumonia in patients admitted to our intensive care unit (ICU). Methods: Retrospective study on patients treated in our ICU with a diagnosis of primary varicella pneumonia during a period of 15 years. We recorded age, gender, smoking habits, clinical and laboratory findings, arterial blood gases, chest radiograph, illness severity (SAPS II), length of stay, necessity for mechanical ventilation, complications, therapy and survival. We examined the influence of the duration of respiratory symptoms and rash prior to admission, and the influence of illness severity on outcome. Results: There was a statistically significant difference in duration of respiratory symptoms, duration of rash and SAPS II on admission between: (a) mechanically ventilated patients vs. spontaneously breathing patients (p < 0.007, p < 0.00, p < 0.00), (b) patients who survived vs. patients with poor outcome (p < 0.001, p < 0.000, p < 0.000), and (c) mechanically ventilated patients with poor outcome vs. mechanically ventilated patients who survived (p < 0.001, p < 0.00, p < 0.000). Overall mortality was 13.6%; death occurred only in mechanically ventilated patients (mortality 33.3%). Conclusions: Primary varicella pneumonia remains a critical problem with significant mortality. When recognized before respiratory failure ensues and mechanical ventilation becomes mandatory, patients could have an excellent outcome. Adult patients who delay asking for medical support, the disease may lead to the need for mechanical ventilation and severe complications with a fatal outcome. Copyright (C) 2002 S. Karger AG, Basel

The design of an urban hotel in P.Faliro and the reduction of its CO2 footprint

255 σ.Η παρούσα εργασία αποτελεί εγχείρημα σχεδίασης μιας ξενοδοχειακής μονάδας η οποία θα ελαχιστοποιεί όσο το δυνατόν περισσότερο τις παραγωγές διοξειδίου του άνθρακα. Αναφέρει τα στοιχεία του βιολιματικού σχεδιασμού που χρησιμοποιήθηκαν, τα δομικά υλικά, τις μορφές ανανεώσιμων πηγών ενέργειας που ενσωματώθηκαν στο κτίριο και τέλος μελετά το αποτύπωμα διοξειδίου του άνθρακα ενός τουρίστα από τις οδικές και αεροπορικές μετακινήσεις του.This thesis was a trial to design a hotel that will minimize the production of carbon dioxide over the lifetime of the building. It is focused on the bioclimatic design of the building, the ecological materials, the alternative energy sources and finally the study of tourists' CO2 footprint from their transportation (by car,by air).Ελένη Σ. ΖαφειράτουΒασιλική Σακαγιάν