Dynamic prediction of mortality after traumatic brain injury using a machine learning algorithm

Intensive care for patients with traumatic brain injury (TBI) aims to optimize intracranial pressure (ICP) and cerebral perfusion pressure (CPP). The transformation of ICP and CPP time-series data into a dynamic prediction model could aid clinicians to make more data-driven treatment decisions. We retrained and externally validated a machine learning model to dynamically predict the risk of mortality in patients with TBI. Retraining was done in 686 patients with 62,000 h of data and validation was done in two international cohorts including 638 patients with 60,000 h of data. The area under the receiver operating characteristic curve increased with time to 0.79 and 0.73 and the precision recall curve increased with time to 0.57 and 0.64 in the Swedish and American validation cohorts, respectively. The rate of false positives decreased toPeer reviewe

Machine learning-based dynamic mortality prediction after traumatic brain injury

Our aim was to create simple and largely scalable machine learning-based algorithms that could predict mortality in a real-time fashion during intensive care after traumatic brain injury. We performed an observational multicenter study including adult TBI patients that were monitored for intracranial pressure (ICP) for at least 24 h in three ICUs. We used machine learning-based logistic regression modeling to create two algorithms (based on ICP, mean arterial pressure [MAP], cerebral perfusion pressure [CPP] and Glasgow Coma Scale [GCS]) to predict 30-day mortality. We used a stratified crossvalidation technique for internal validation. Of 472 included patients, 92 patients (19%) died within 30 days. Following cross-validation, the ICP-MAP-CPP algorithm's area under the receiver operating characteristic curve (AUC) increased from 0.67 (95% confidence interval [CI] 0.60-0.74) on day 1 to 0.81 (95% CI 0.75-0.87) on day 5. The ICP-MAP-CPP-GCS algorithm's AUC increased from 0.72 (95% CI 0.64-0.78) on day 1 to 0.84 (95% CI 0.78-0.90) on day 5. Algorithm misclassification was seen among patients undergoing decompressive craniectomy. In conclusion, we present a new concept of dynamic prognostication for patients with TBI treated in the ICU. Our simple algorithms, based on only three and four main variables, discriminated between survivors and non-survivors with accuracies up to 81% and 84%. These open-sourced simple algorithms can likely be further developed, also in low and middleincome countries.Peer reviewe

Dynamic prediction of mortality after traumatic brain injury using a machine learning algorithm

Intensive care for patients with traumatic brain injury (TBI) aims to optimize intracranial pressure (ICP) and cerebral perfusion pressure (CPP). The transformation of ICP and CPP time-series data into a dynamic prediction model could aid clinicians to make more data-driven treatment decisions. We retrained and externally validated a machine learning model to dynamically predict the risk of mortality in patients with TBI. Retraining was done in 686 patients with 62,000 h of data and validation was done in two international cohorts including 638 patients with 60,000 h of data. The area under the receiver operating characteristic curve increased with time to 0.79 and 0.73 and the precision recall curve increased with time to 0.57 and 0.64 in the Swedish and American validation cohorts, respectively. The rate of false positives decreased to <= 2.5%. The algorithm provides dynamic mortality predictions during intensive care that improved with increasing data and may have a role as a clinical decision support tool

Ketamiini ja kallonsisäinen paine : todellinen ongelma vai paljon melua tyhjästä

Ketamiinin käyttö ensihoidossa on lisääntynyt, sillä se ei lamaa hengitystä eikä verenkiertoa. Ketamiini saattaa kuitenkin nostaa kallonsisäistä painetta. Onko ketamiini turvallinen lääke ensihoidossa aivotapahtumapotilaita hoidettaessa? Kannattaako teho-osastolla aivotapahtumapotilaita lääkitä ketamiinilla?</p

Machine learning-based dynamic mortality prediction after traumatic brain injury

Our aim was to create simple and largely scalable machine learning-based algorithms that could predict mortality in a real-time fashion during intensive care after traumatic brain injury. We performed an observational multicenter study including adult TBI patients that were monitored for intracranial pressure (ICP) for at least 24 h in three ICUs. We used machine learning-based logistic regression modeling to create two algorithms (based on ICP, mean arterial pressure [MAP], cerebral perfusion pressure [CPP] and Glasgow Coma Scale [GCS]) to predict 30-day mortality. We used a stratified crossvalidation technique for internal validation. Of 472 included patients, 92 patients (19%) died within 30 days. Following cross-validation, the ICP-MAP-CPP algorithm's area under the receiver operating characteristic curve (AUC) increased from 0.67 (95% confidence interval [CI] 0.60-0.74) on day 1 to 0.81 (95% CI 0.75-0.87) on day 5. The ICP-MAP-CPP-GCS algorithm's AUC increased from 0.72 (95% CI 0.64-0.78) on day 1 to 0.84 (95% CI 0.78-0.90) on day 5. Algorithm misclassification was seen among patients undergoing decompressive craniectomy. In conclusion, we present a new concept of dynamic prognostication for patients with TBI treated in the ICU. Our simple algorithms, based on only three and four main variables, discriminated between survivors and non-survivors with accuracies up to 81% and 84%. These open-sourced simple algorithms can likely be further developed, also in low and middleincome countries

Nuorten mielenterveyden tukeminen sosiaalihuollossa ja matalan kynnyksen toiminnassa : Työntekijöiden ja nuorten näkemyksiä tarpeista ja toimintatavoista

Nuorten mielenterveyspalvelujen kasvanut kysyntä sekä nuorten päihdekuolemien lisääntyminen nostavat esiin kysymyksen sosiaalihuollon mahdollisuuksista ja kyvyistä toimia nuorten tukena. Sosiaalihuollossa on käytössä useita hyväksi koettuja menetelmiä, joiden keskiössä on kohtaaminen nuoren kanssa. Onnistunut kohtaaminen koostuu kuulluksi ja ymmärretyksi tulemisesta, kyvystä vaikuttaa saadun tuen muotoihin ja mahdollisuudesta saada uusia näkökulmia vaikeisiin tilanteisiin. Sosiaalihuollon työmenetelmien käyttö on kuitenkin osin sattumanvaraista ja epäjohdonmukaista. Sopivien menetelmien valintaa, käyttöönottoa, ylläpitoa ja vaikuttavaa hyödyntämistä helpottaisi valtakunnallinen koordinaatio. Nuorten kohtaaminen kokonaisvaltaisesti ja erilaisten yhteen kietoutuvien ongelmien käsittely edellyttävät sosiaalihuollon sisäisen yhteistyön parantamista esimerkiksi tuomalla palveluja fyysisesti yhteen. Kuntien ja järjestöjen tarjoamat palvelut voivat muodostaa toimivan työnjaon nuoren auttamisessa. Yhteistyössä sosiaali- ja terveydenhuollon välillä on merkittäviä puutteita, joita voidaan korjata muun muassa perustamalla suoria yhteydenottolinjoja ja parantamalla verkostoyhteistyön koordinaatiota sekä fyysisissä että digitaalisissa ympäristöissä. Nuorten palveluissa on huomioitava myös matala kynnys, joka tulee ymmärtää laajasti ja arvioida palvelukohtaisesti.Tämä julkaisu on toteutettu osana valtioneuvoston selvitys- ja tutkimussuunnitelman toimeenpanoa.(tietokayttoon.fi) Julkaisun sisällöstä vastaavat tiedon tuottajat, eikä tekstisisältö välttämättä edusta valtioneuvoston näkemystä

Admission Levels of Interleukin 10 and Amyloid β 1–40 Improve the Outcome Prediction Performance of the Helsinki Computed Tomography Score in Traumatic Brain Injury

Background: Blood biomarkers may enhance outcome prediction performance of head computed tomography scores in traumatic brain injury (TBI). Objective: To investigate whether admission levels of eight different protein biomarkers can improve the outcome prediction performance of the Helsinki computed tomography score (HCTS) without clinical covariates in TBI. Materials and methods: Eighty-two patients with computed tomography positive TBIs were included in this study. Plasma levels of β-amyloid isoforms 1–40 (Aβ40) and 1–42 (Aβ42), glial fibrillary acidic protein, heart fatty acid-binding protein, interleukin 10 (IL-10), neurofilament light, S100 calcium-binding protein B, and total tau were measured within 24 h from admission. The patients were divided into favorable (Glasgow Outcome Scale—Extended 5–8, n = 49) and unfavorable (Glasgow Outcome Scale—Extended 1–4, n = 33) groups. The outcome was assessed 6–12 months after injury. An optimal predictive panel was investigated with the sensitivity set at 90–100%. Results: The HCTS alone yielded a sensitivity of 97.0% (95% CI: 90.9–100) and specificity of 22.4% (95% CI: 10.2–32.7) and partial area under the curve of the receiver operating characteristic of 2.5% (95% CI: 1.1–4.7), in discriminating patients with favorable and unfavorable outcomes. The threshold to detect a patient with unfavorable outcome was an HCTS > 1. The three best individually performing biomarkers in outcome prediction were Aβ40, Aβ42, and neurofilament light. The optimal panel included IL-10, Aβ40, and the HCTS reaching a partial area under the curve of the receiver operating characteristic of 3.4% (95% CI: 1.7–6.2) with a sensitivity of 90.9% (95% CI: 81.8–100) and specificity of 59.2% (95% CI: 40.8–69.4). Conclusion: Admission plasma levels of IL-10 and Aβ40 significantly improve the prognostication ability of the HCTS after TBI

Ensihoidon immobilisaatiovälineiden vaikutukset vammapotilaille

Suomessa selkäydinvamman saa vuosittain noin 100 potilasta. Selkäydinvamma vaikuttaa merkittävällä tavalla potilaan elämänlaatuun, joten näiden vammojen pahenemisen ehkäisy on yksi ensi- ja päivystyshoidon tehtävistä. Selkärangan immobilisaatio erilaisten välineiden avulla on yleinen käytäntö selkärangan ja –ytimen lisävaurioiden ehkäisemiseksi. Tämä opinnäytetyö on osa Helsingin ja Uudenmaan sairaanhoitopiirin Siltasairaala- hanketta, jonka osana kehitetään selkäpotilaiden hoitopolkuja. Työn tarkoituksena on kartoittaa olemassa olevan kirjallisuuden perusteella ensihoidon immobilisaatiovälineiden vaikutuksia vammapotilaille. Tässä opinnäytetyössä toteutimme kuvailevan kirjallisuuskatsauksen, jonka aineisto haettiin Medic-, Cinahl- ja PubMed- tietokannoista viimeisen kymmenen vuoden ajalta. Lopullisen aineiston laajuus oli 16 kansainvälisissä tieteellisissä julkaisuissa julkaistua alkuperäistutkimusta. Aineiston analyysi toteutettiin induktiivisen sisällön analyysin menetelmällä. Tulostemme mukaan immobilisaatiovälineiden hyöty on tilannekohtaista. Vaikka välineiden on osoitettu toimivan tarkoituksenmukaisesti, on niillä myös epätoivottuja vaikutuksia. Lisäksi välineiden käytön seurauksena potilaiden hoitoisuus kasvaa, sillä ne vaikeuttavat hoitotoimenpiteitä ja aiheuttavat muutoksia potilaiden tilaan. Tuloksemme osoittavat välineiden aiheuttavan potilaille muun muassa painehaavoja, kipua ja epämukavuutta. Työmme aikana kävi ilmi, että näihin välineisiin liittyvä tutkimusnäyttö on osin ristiriitaista ja tulosten laajennettavuus usein heikkoa erilaisten tutkimusmenetelmiin liittyvien haasteiden vuoksi. Vammapotilaiden tutkiminen satunnaistetulla ja kontrolloiduilla koeasetelmilla on haasteellista, joten tutkimusta tehdään muun muassa terveillä vapaaehtoisilla ja vainajilla. Eri traumarekistereistä kerättyjä aineistoja on myös käytetty tutkimuksissa. Tulostemme perusteella jatkotutkimusta immobilisaatiovälineiden kyvystä tukea selkärankaa tarvitaan lisää ja haittojen kuten painehaavojen ehkäisyä tulee kehittää. Lisäksi välineiden oikea-aikaiseen käyttöön ja käytöstä luopumiseen tulee kiinnittää huomiota sekä ensi- että päivystyshoidon aikana. Uskomme että tuloksemme ovat siirrettävissä suomalaiseen terveydenhuoltoon ja käyttökelpoisia hoitotyön kehittämisessä kaikkialla Suomessa.In Finland, approximately 100 patients per year suffer a spinal cord injury. Spinal cord injuries impact severely on patient’s quality of life, therefore treatment and prevention of their further deterioration is important aspect of emergency care. Immobilizing the spine with various devices is a common procedure to prevent further damage to the spine and the spinal cord. This study was part of Helsinki and Uusimaa hospital district’s Siltasairaala- project, part of which involves reviewing clinical pathways for patients with spinal injuries. Purpose of this study was to review the effects of immobilization devices used in prehospital care of trauma patients based on existing scientific literature. In this study we conducted a descriptive literature review. Data was collected from following databases: Medic, Cinahl and PubMed. Studies published during the last ten years were included. 16 studies were analysed using the method of inductive content analysis. Our results showed that condition of patient determines does the patient benefit of immobilization. Although these devices function as they are supposed to, they do not function as well as expected. In addition these devices may hamper medical procedures and cause changes in the condition of the patient. Our results also showed that among other problems these devices may cause pressure ulceration, pain and discomfort to the patient. It appeared to us that research concerning immobilization devices is partially contradictory. The methodologies used often asserted limitations to extrapolation of the results to trauma patients. Randomized and controlled studies are challenging to conduct on trauma patients and in emergency care setting. Therefore studies are being made using other methods, such as healthy volunteers and cadavers. Information collected from various trauma registries have also been used in studies. Our results indicate that more research is needed regarding immobilization devices and their ability to protect the spinal cord. Further development of methods to avoid complications, such as pressure ulcers is also needed. Practice on weather of not to immobilize patients and when to remove these devices should be paid attention to during prehospital and emergency medical care. We believe that our results can be used to further develop practices of care in Finland

Valio Oy:n rasvatehtaan väyläkartoitus

Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli selkeyttää Valio Oy:n rasvatehtaan väylärakennetta. Tälle työlle toi tarpeen rasvatehtaan laajennuksen myötä tullut uusi prosessitekniikka. Tehtävänä oli tutkia väyläkokonaisuuden rakennetta sekä siihen liittyvien laitteiden toiminnallisuutta. Ideana oli muodostaa työkaluja mahdollisten ongelmatilanteiden poistamiseen ja tilanteiden selvittämiseen. Työssä rajattiin tutkimuskohteeksi prosessiosasto ja siihen liittyvä laitekokonaisuus. Tehtävään valittiin mittalaitteeksi Profitrace 2 -analysaattori ja itse mittaukset suoritettiin pesukeskuksen laitteisto kokonaisuuteen. Tutkimuskohteena olleesta väyläsegmentistä saatujen mittaustuloksien perusteella voidaan todeta väylärakenteen olevan kunnossa. Väylärakenteen kunnon ja tilan selvittämiseen vaadittavan työkalun muodostaminen tutuksi onnistui hyvin. Työssä saatiin ongelmatilanteiden ratkaisuun vaadittavat työohjeet.The purpose of this thesis was to clarify Valio Oy´s fat factory bus structure. A new kind of process technology was created the need for this thesis. The task was to study the whole structure of the bus as well as related equipment functionality. The idea was to create tools to remove the potential problem situations and resolve the situation. The thesis was limited to research in the area of production and the associated assembly. Profitrace 2 – analyzer was chosen as measuring equipment for the task, and the measurements were carried out in the cleaning centre equipment. The bus segment which was the subject of study was measured to be in good condition. Tools for observing the formation of fault conditions and device status information search went well. Work instructions for problem solving were formed

Instruction Buffer with Limited Control Flow and Loop Nest Support

In this work, we present a minimalistic, energy efficient implementation of instruction buffer. We use loop detection and execution trace analysis to find most commonly executed loops in already scheduled application and tailor instruction buffer size to the size of most commonly executed loop(s). In addition to our previous work, we allow buffering of loops with limited control flow (early exit from the loop or early return to the beginning of the loop). We also show how analysis of loop nests can decrease the number of times loop body is copied from memory into the buffer. Our results show that in case of favorable loop nest, we can execute all but initial loop iterations from the instruction buffer, keeping instruction memory in the deselect mode.Peer reviewe