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World File Search System上肢
上肢与甲基嗪相关的伤口
甲基嗪（一种兽医二quil剂）与非法芬太尼的共同给药导致了严重的软组织损伤，从超刺激到深层组织坏死，甚至骨骼受累，因为多因素组织毒性具有多因素组织毒性。尽管甲基嗪具有非阿片类药物的性质，但仍可以增强并延长芬太尼的欣快作用，从而加剧了滥用的可能性。木马嗪组织损伤的发病机理是多因素的，但最类似于局部组织损伤的燃烧。与非法阿片类药物越来越多地被撒甲嗪掺杂，尤其是在费城等城市地区，相关伤口的普遍，尤其是在上肢，预计将会上升。管理这些伤口需要一种多学科的方法，手工外科医生和重建外科医生扮演着核心角色。本综述总结了历史背景，药效学，初步评估，伤口分类，算法治疗以及与木嗪相关的伤口的预期结果。
上肢手术中的大型语言模型：
社会AI采用率的速度部分是由于培训基于AI的模型的计算能力的增加而驱动的，该模型每年都在攀升四倍，以及AI Architectures的新发展。ai能够创建原始内容（例如这些模型）被称为“生成AI”，并且可以从最小输入数据5,6中输出文本，图像，视频和音频。生成的AI已经在多个行业中迅速吸收了包括报告写作的金融领域以及在线聊天机器人服务7的零售业中，这在其在市场内的增长范围内反映在2032年到2032年的价值超过1万亿美元。因此，医疗保健也是LLMS 8,9的拟议目标毫不奇怪。本综述阐明了医疗保健中LLM的前瞻性用途和好处，重点是上肢手术，描述了设想的临床翻译挑战以及未来的研究目标。
带脑功能的上肢康复系统...
Medicare Advantage 医疗政策旨在根据成员 EOC 和医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 政策和手册以及一般 CMS 规则和法规，提供有关服务或程序的承保或不承保决策过程的指导。如有冲突，适用的 CMS 政策或 EOC 语言将优先于 Medicare Advantage 医疗政策。如果未对所请求的服务、项目或程序做出具体的 CMS 承保决定，健康计划可能会应用 CMS 法规，以及其医疗政策手册或其他适用的利用管理供应商标准，这些标准是使用科学证据、当前普遍接受的医疗实践标准和权威临床实践指南，通过客观、循证流程制定的。
上肢障碍者的一种新的身份验证方法
摘要 - 近年来，上肢障碍的人（UEI）一直使用可穿戴的物联网（Wiot）设备，例如头部安装的设备（HMD），例如康复，辅助技术和游戏等各种目的。这种Wiot设备经常收集和显示敏感信息，例如与医疗和康复有关的信息。因此，HMD可以验证戴着它们的人，以便可以为他们管理的敏感信息实施适当的访问控制。在本文中，我们为Wiot设备的上肢设备（HMDS）探索了一种新的身份验证方法（UEI）。该方法通过杠杆式ballistarcardiogonmon（心律的表示）来起作用，该方法源自加速度计和陀螺仪，安装在HMD上以进行身份验证。然后将派生的ballistaragartiongrogongon送入六个参与者特定的卷积神经网络（CNN），这些神经网络（CNN）充当我们的身份验证模型。对我们方法的分析显示其可行性。使用来自UEI的6位参与者的数据（和22名健全的参与者，进行评估），我们表明我们可以在4秒内验证参与者，平均误差率分别为4.02％和10.02％，分别在培训后和2个月后立即对参与者进行身份验证。索引术语 - 授权，生物识别技术，物联网，可穿戴计算机，辅助技术
带脑功能的上肢康复系统
为了评估证据是否足以得出关于技术净健康结果的结论，需要审查两个领域：相关性以及质量和可信度。为了具有相关性，研究必须代表该技术在目标人群中的一种或多种预期临床用途，并在可比强度下比较有效且合适的替代方案。对于某些情况，替代方案将是支持性治疗或监测。证据的质量和可信度取决于研究设计和实施，尽量减少可能产生错误发现的偏见和混杂因素。随机对照试验 (RCT) 是评估疗效的首选；然而，在某些情况下，非随机研究可能就足够了。随机对照试验的规模很少足够大或时间足够长，无法捕捉不太常见的不良事件和长期影响。其他类型的研究也可用于这些目的，并评估对更广泛临床人群和临床实践环境的普遍性。
上肢电机虚拟现实的临床应用...
摘要：中风的神经康复对上肢运动恢复至关重要。已经使用了常规的康复，例如职业疗法，但新型技术有望为更好的康复开放新的机会。虚拟现实（VR）是一项具有一组信息学的技术，可为患者提供交互式环境。vr可以通过多种优势提供更密集，重复性和引人入胜的培训来增强神经塑性和恢复性，包括：（1）具有各种困难水平的任务，（（2）增强实时反馈，（3）（3）更多的沉浸式和吸引人的活动，（4）更多标准化的活动仿真和（5）更高的仿真和（5）使用更加标准化的仿真和（5），（5）的仿真和（5）。在对VR在中风后的运动康复中的应用（主要针对上肢）的全面叙述性综述中，我们涵盖：（1）用于VR康复中的技术，包括传感器； （2）VR在中风康复中的临床应用和证据； （3）在中风康复中使用VR的考虑。通过在线搜索Ovid -Medline，Ovid -Embase，Cochrane Library和Koreamed，通过在线搜索中风后进行了上肢VR康复的荟萃分析。我们预计，这项审查将为成功的临床应用或中风后的运动康复试验提供见解。
触觉增强的完整上肢外骨骼接口
摘要：操纵既涉及精细的触觉反馈，又涉及FingerPad机械感受器感知的动态瞬变，也涉及动态触觉反馈，而动态触觉反馈则涉及整个手肌肉骨骼结构。在远程操作实验中，这些基本方面通常在操作员侧的不同设置之间进行分配：使用轻质手套和光学跟踪系统的那些设置，朝向仅触觉反馈的那些，以及那些实现外观骨骼或接地操纵器作为具有抗hepticic设备的hepticic设备，可提供KinaEsticic Enceptics。在手界面的水平上，提供动力学力反馈的外骨骼在最大渲染力和嵌入式执行器的带通之间进行了权衡，从而使这些系统无法正确地呈现触觉反馈。为了克服这些局限性，在这里，我们研究了一个完整的上肢外骨骼，覆盖了从肩部到手指裂料的所有上肢身体部位，并在指尖与线性语音盘绕器执行器结合。这些是为了呈现宽带触觉反馈以及手部外骨骼提供的动力学力反馈。在两个不同的反馈条件下（仅视觉和视觉供应），我们将在采摘远程操作任务中调查系统。根据测量的相互作用力和正确试验的数量进行了评估和比较。这项研究证明了能够组合的动觉和触觉触觉反馈的复杂的全肢外骨骼（七个肢体驱动的DOF加五个手动DOF）的总体可行性和有效性。定量结果表明，当提供触觉反馈时，尤其是对于均值和峰值施加的力，以及拾取和地位任务的正确速度时，效果的改善显着。
中风后eHealth Technologies - 基于上肢恢复的康复：系统评价
背景：中风是最常见的脑血管疾病之一，通常影响60岁及60岁以上的人。它导致各种需要运动和认知康复的残疾。中风后康复对恢复至关重要，特别是对于上肢障碍，这会影响大约80％的中风幸存者。常规康复经常面临诸如成本，可及性和患者依从性之类的障碍。相比之下，EHealth Technologies通过提供可访问，具有成本效益和引人入胜的康复解决方案提供了有希望的选择。目的：尽管许多系统的评论探讨了基于技术的康复的各个方面，用于中暑上肢恢复，但显然缺乏这些发现的全面综合。此差距提出了挑战，这主要是由于关注特定技术，这使理解这些干预措施的整体有效性变得复杂。因此，临床医生和研究人员可能会发现很难整体评估该领域，这可能会阻碍临床实践中明智的决策。本评论综合了从系统评价中评估eHealth技术干预措施对中风后的上肢恢复的有效性的证据。进行了两个主要问题：（1）基于EHEADH技术的疗法是否比中风康复的常规疗法更有效？（2）基于低成本技术的康复的主要临床考虑因素是什么？方法：使用基于人群，干预，比较，结果和研究设计（PICOS）框架的预定义纳入标准，在PubMed，PubMed，Scipus，Scopus，Embase和Google Scholar中进行了全面的文献搜索。包括英文发表的无日期限制的系统评价。Prisma（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目）流程图指导研究选择。使用多个系统评价（AMSTAR 2）标准评估方法学质量。结果：总共筛选了1792个记录，从而在2019年至2023年之间发表了7项系统评价。这些评论涵盖了95项研究，涉及2995名参与者，急性，亚急性和慢性中风阶段平均年龄为58.8岁。干预措施包括Telerebilitation，移动健康（MHealth）应用程序，增强现实（AR），虚拟现实（VR），可穿戴设备和Exergames。与常规疗法结合使用AR和VR表现出潜在的好处（例如，AR显示上肢功能的显着改善，标准化的平均差异为0.657； P <.001），而独立有效性的证据尚未确定，由于在研究设计，干预方案和结果测量中，由于异质性而导致异质性。由于方法上的局限性，大多数评论被评为质量较低。结论：EHealth Technologies有望通过在提供引人入胜的干预措施时解决诸如成本和可及性之类的障碍，以增强上肢康复后。然而，该领域仍然没有足够的证据来建立明确的疗效。未来的研究应集中于标准化方案，优化诸如剂量和任务特异性之类的神经康复原则，并改善方法论严格，以更好地评估这些干预措施的长期影响。
基于对象分类的上肢假肢用户-假肢界面
摘要 — 用户-假肢接口 (UPI) 的复杂性，用于控制和选择主动上肢假肢的不同抓握模式和手势，以及使用肌电图 (EMG) 所带来的问题，以及长时间的训练和适应，都会影响截肢者停止使用该设备。此外，开发成本和具有挑战性的研究使得最终产品对于绝大多数桡骨截肢者来说过于昂贵，并且经常为截肢者提供无法满足其需求的界面。通常，EMG 控制的多抓握假肢将一组肌肉的特定收缩的具有挑战性的检测映射到一种抓握类型，将可能的抓握次数限制为可区分的肌肉收缩次数。为了降低成本并以定制方式促进用户和系统之间的交互，我们提出了一种基于图像和 EMG 对象分类的混合 UPI，与 3D 打印上肢假肢集成，由 Android 开发的智能手机应用程序控制。这种方法可以轻松更新系统，并降低用户所需的认知努力，从而满足功能性和低成本之间的权衡。因此，用户可以通过拍摄要交互的物体的照片来实现无数预定义的抓握类型、手势和动作序列，只需使用四种肌肉收缩来验证和启动建议的交互类型。实验结果表明，假肢在与日常生活物体交互时具有出色的机械性能，控制器和分类器具有很高的准确性和响应能力。