Пациент выкашлял кровавый слепок бронхиального дерева
Медики Гэвитт Вудард (Gavitt Woodard) и Георг Визелтхалер (Georg Wieselthaler) из Калифорнийского университета в Сан-Франциско сообщили в The New England Journal of Medicine о редком случае: пациент, у которого началось кровохарканье, выкашлял сгусток крови в форме своего правого бронхиального дерева.
36-летний мужчина поступил в больницу Медицинской школы университета с обострением хронической сердечной недостаточности. В его медицинской истории, помимо сердечной недостаточности, было эндопротезирование аневризмы аорты (пациенту в пораженный участок артерии установили специальный каркас, который позволяет избежать нагрузки на плохо функционирующие стенки сосуда) и имплантация постоянного кардиостимулятора.
Чтобы снять острую сердечную недостаточность мужчине имплантировали аппарат вспомогательного кровообращения, который представляет собой насос, перекачивающий кровь. Кроме того, чтобы уменьшить образование тромбов, пациенту постоянно вводили антикоагулянты. Во время пребывания в больнице у мужчины началось кровохарканье. Во время очень сильного приступа кашля он выплюнул сгусток крови, по форме точно повторяющий правое бронхиальное дерево. Ученые определили, что это оно, по количеству и расположению разветвлений — сегментарных бронхов.
По словам Георга Визелтхалера, это, вероятнее всего, произошло из-за антикоагулянтов. С одной стороны, эти препараты уменьшают свертываемость крови и препятствуют избыточному образованию тромбов. С другой, при нормальной работе организма тромбы «ремонтируют» трещины и повреждения сосудов и останавливают внутренние кровотечения. В данном случае кровь попала из поврежденного сосуда в правое легкое, а оттуда в правое бронхиальное дерево.
Несмотря на лечение пациент в итоге умер от острой сердечной недостаточности.
Следует отметить, что выкашливание огромного сгустка крови — редкий, но не исключительный случай. В 1926 году медики сообщили о пациентке, которая выплюнула сгусток по форме повторяющий трахею, оба бронха и нескольких бронхиол. Второй такой случай произошел в 2005 году, когда беременная женщина выкашляла сгусток в виде слепка бронхиального дерева.
Екатерина Русакова
Ученые нашли его с помощью машинного обучения и использовали в скрининговом тесте
Дэниел Ю (Daniel Yoo) из Датского технологического университета и его коллеги из Италии и США разработали тест на основе алгоритмов машинного обучения для оценки пользователем своего риска развития сахарного преддиабета и диабета. Одним из маркеров риска в нем служит длина бедра. Исследователи использовали данные почти 17,5 тысячи человек из когорты NHANES за 1988–2018 годы. Ключевые предикторы преддиабета и диабета (уровень глюкозы натощак 5,6 и выше миллимоль на литр, уровень гликированного гемоглобина 5,7 и более процентов) идентифицировали среди почти 3700 параметров с помощью алгоритма Boruta. С использованием мультимодальных данных создали несколько алгоритмов машинного обучения и сравнили их между собой, наилучшую нейросетевую модель использовали для теста MEDWACS (Machineborne Early Diabetic Warning And Control System, машинная система раннего предупреждения и контроля диабета). Отчет о работе опубликован в Journal of Clinical Epidemiology.