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在我們對2024年重症醫學科領域SCI論文的系統分析中發現,加拿大多倫多大學及多倫多總醫院研究所的 Goligher, Ewan C. 教授團隊全年共發表11篇高質量論文,研究聚焦於膈肌功能評估與保護、機械通氣最佳化、呼吸力學調控、以及貝葉斯統計在重症研究中的應用,充分展現了其在重症呼吸支援領域的持續引領地位。

(Dr. Ewan Goligher)
研究主題涵蓋以下四大核心方向:
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膈肌功能障礙與保護性策略多篇研究系統探討了膈肌血流監測(Chest)、不同通氣模式下膈肌的不協調性收縮對功能損害的影響(Critical Care),並提出“膈肌保護性通氣”的全新臨床路徑(Intensive Care Medicine、ICM Experimental),推動重症呼吸支援從肺保護邁向肺-膈雙保護。
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腦-呼吸互動與機械通氣相關腦損傷團隊在 AJRCCM 發表關於機械通氣相關腦損傷(VABI)的重磅綜述,並聯合系統性回顧了鎮靜藥物對呼吸模式調控的作用機制(eClinicalMedicine),呼籲重視“腦-肺”協同防護。
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呼吸衰竭決策支援與通氣時機最佳化在 Lancet Respiratory Medicine 發表的文章對低氧性呼吸衰竭患者的氣管插管時機進行了循證回顧與建議,為ICU決策提供了更精準的策略支援。
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貝葉斯統計在重症臨床研究中的應用團隊在 Lancet Respiratory Medicine 與 AJRCCM 等期刊發表多篇論文,系統梳理了貝葉斯推斷在重症醫學臨床試驗設計與結果解釋中的價值,推動方法學創新與臨床融合。

(新發論文)
總的來看,Goligher 教授團隊2024年的系列工作高度結合生理機制解析、臨床試驗設計與治療路徑創新,不僅推動了重症呼吸支援的個體化轉型,也為國際重症醫學領域提供了兼具理論深度與實踐指導意義的研究正規化。
對Goligher, Ewan C. 教授近五年在重症醫學方向的研究成果進行大資料分析,現總結如下,以幫助從中提煉出關鍵趨勢與學習要點:
1)呼吸支援的升級邏輯:從“肺保護”邁向“膈肌保護”
傳統的機械通氣策略強調避免肺泡過度擴張(volutrauma)與反覆張閉(atelectrauma),但 Goligher 教授團隊指出:膈肌作為主動呼吸肌肉,是機械通氣中最常被忽視卻最容易受損的器官。
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研究發現:長期的控制通氣容易導致膈肌廢用(disuse atrophy),而自主呼吸過強又可能導致膈肌損傷(load-induced injury)。
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策略提出:在 2020 年 AJRCCM 提出“Lung and Diaphragm Protective Ventilation(LDPV)”理念,2022–2024 年進一步透過生理試驗驗證不同驅動力調控方案的有效性。
啟發:ICU通氣管理不應只設定肺引數(如VT, PEEP),而要即時調控膈肌負荷,使用 TFdi(膈肌厚度變化率)、膈肌血流等指標制定聯合保護方案。
📌 代表論文:
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(2020) Lung- and Diaphragm-Protective Ventilation. American journal of respiratory and critical care medicine
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(2022) Strategies for lung- and diaphragm-protective ventilation in acute hypoxemic respiratory failure: a physiological trial. Critical care (London, England)
2)“能刺激的不應萎縮”:膈神經電刺激作為新幹預
隨著床旁超聲、神經刺激器等工具的成熟,Goligher 教授展開了膈神經刺激干預(phrenic nerve stimulation, PNS)研究,目標是在通氣期間維持膈肌收縮頻率和肌肉營養血流,防止廢用性損傷。
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STIMULUS試驗(2023, AJRCCM)首次實現 ICU 人群中“按需PNS”干預;
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2022年 ICM 綜述系統梳理 PNS 對肺順應性、膈肌氧耗、呼吸力學效率的綜合影響。
啟發:ICU 膈肌功能評估不僅是“觀察”,未來也可透過刺激器進行“干預”;這讓“肌肉保護”從被動轉為主動可控。
📌代表論文:
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(2022)Phrenic nerve stimulation to protect the diaphragm, lung, and brain during mechanical ventilation. Intensive care medicine
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(2023) Proof of Concept for Continuous On-Demand Phrenic Nerve Stimulation to Prevent Diaphragm Disuse during Mechanical Ventilation (STIMULUS): A Phase 1 Clinical Trial. American journal of respiratory and critical care medicine
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(2023) Phrenic Nerve Stimulation for Acute Respiratory Failure. Respiratory care
3)重症試驗不再只靠“p值”:貝葉斯方法的臨床實踐轉化
面對傳統RCT中樣本異質大、顯著性解讀模糊的問題,Goligher 教授在 2023–2024 年提出:應在重症研究中推廣貝葉斯推斷,用後驗機率代替單一“是否顯著”的p值邏輯。
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2024年 AJRCCM 中,詳解“貝葉斯曲線+置信區域+可信決策區”的圖形化表達;
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在 Lancet Respir Med 中主筆多項REMAP-CAP平臺研究的貝葉斯分析結構,為異質性大、死亡率低的ICU干預提供更精細解釋路徑。
啟示: 貝葉斯不只是統計革新,更是 ICU 醫療策略不確定性表達的語言;我們可以從“真/假”判斷,轉為“多大機率有益”。
📌 代表論文:
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(2024)Interpreting posterior probabilities in Bayesian analyses of clinical trials. The Lancet. Respiratory medicine
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(2024) What Is the Point of Bayesian Analysis? American journal of respiratory and critical care medicine
4)治療“異質性”識別:推動精準重症醫學落地
ICU患者常常存在複雜異質性,導致相同干預在不同人群中效果迥異。Goligher 教授透過 HTE(heterogeneous treatment effect)分析,揭示干預的“適應人群”。
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在 JAMA 分析COVID-19抗凝RCT,發現D-dimer高亞組更顯著獲益;
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在 AJRCCM 應用貝葉斯框架對 CO₂清除裝置(ECCO₂R)效應亞群重建,為ECMO前期干預提供新線索。
啟示: RCT不能只報告“是否有用”,還應報告“對誰有用”。HTE分析和分層風險預測工具將成為重症研究的標配。
📌 代表論文:
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(2023) Heterogeneous Treatment Effects of Therapeutic-Dose Heparin in Patients Hospitalized for COVID-19. JAMA
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(2023) Heterogeneous Treatment Effects of Extracorporeal CO2 Removal in Acute Hypoxemic Respiratory Failure. American journal of respiratory and critical care medicine
5)跨系統研究:通氣策略如何影響認知與長期預後
除了肺和膈肌,Goligher 教授還關注“腦-肺”軸在ICU中的重要性。他提出“呼吸機相關腦損傷(VABI)”概念,強調控制 CO₂ 波動、避免腦灌注波動對長期認知功能的保護價值。
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在 AJRCCM (2024) 首次系統提出VABI理論框架;
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在 JAMA Network Open 提出“DAH90(90天記憶體活且在家天數)”替代傳統“ICU死亡率”作為臨床終點,更具人本關懷。
啟發: ICU 治療目標不只是生存,更是“認知存活+功能存活”;應綜合腦、肺、膈肌及患者回歸家庭能力設定療效評估體系。
📌 代表論文:
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(2024) Ventilator-associated Brain Injury: A New Priority for Research in Mechanical Ventilation. American journal of respiratory and critical care medicine
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(2023) Association of Days Alive and at Home at Day 90 After Intensive Care Unit Admission With Long-term Survival and Functional Status Among Mechanically Ventilated Patients. JAMA network open
希望Goligher教授的臨床科研對您亦有啟發。
備註:
A. 本報告為PubMed檢索平臺僅以檢索式報告的結果進行的視覺化報告。
B. 本推文很可能存在謬誤;也請各位同仁多多指正,以促進我們提供更高質量的推文。
C. 本文僅為學術交流,不構成任何建議。
作者:Amber Wang,微訊號:Healsana;加好友請註明理由;助理:ChatGPT
美國Healsan Consulting(恆祥諮詢),專長於Healsan醫學大資料分析、及基於大資料的Hanson臨床科研支援。主要為醫院科研處、生物製藥公司和醫生科學家提供分析和報告,成為諸多機構的“臨床科研外掛”。
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