开发一种人工智能模型，用于实时预测重症患者的气管插管情况 作者：Da Hye Moon、Minkyu Kim、Seon-Sook Han、Tae-Hoon Kim、Dohyun Kim、Woo Jin Kim、Seung-Joon Lee、Yoon Kim、Jeongwon Heo 和 Yeonjeong Heo + 1位作者

《Journal of Clinical Medicine》：Development of an Artificial Intelligence Model to Predict Endotracheal Intubation in Critically Ill Patients in Real Time Da Hye Moon, Minkyu Kim, Seon-Sook Han, Tae-Hoon Kim, Dohyun Kim, Woo Jin Kim, Seung-Joon Lee, Yoon Kim, Jeongwon Heo and Yeonjeong Heo + 1 author

　　

摘要

背景：由于椎动脉环形成（VALF）导致的颈椎神经根病较为罕见。本案例展示了在保守治疗失败后采用的内镜下后路椎间孔切开术。 方法：我们报告了一例通过单入口全内镜后路椎间孔切开术治疗的VALF病例。通过对相关文献的深入研究，我们找到了先前关于VALF相关颈椎神经根病的 Surgical 病例。 病例描述：一名69岁的女性出现了持续4个月的右侧C5神经根病（颈部疼痛、手臂放射痛，Spurling征阳性），原因是C4-5节段的椎动脉环形成，这一点通过MRI和CT血管造影得到确认。在保守治疗无效后，患者接受了全内镜后路椎间孔切开术，3个月后症状得到缓解。 结论：临床医生应当意识到，尽管椎动脉环形成较为罕见，但它却是颈椎神经根病的一个重要潜在原因。在怀疑此类情况时，应通过MRI或CT血管造影仔细评估椎动脉的情况，以确认是否存在椎动脉环形成。对于经过严格筛选的VALF相关颈椎神经根病患者，全内镜后路椎间孔切开术在技术上是可行的，并且在本病例中显示出了短期症状改善的效果。