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World File Search System手部
手部卫生政策，包括肘部以下裸露
版本 3.0 2009 年 10 月由 A. Howell 审核，从指南改为政策，并纳入了相关的 CQC 要求变化和 NHS LA 标准的要求。 版本 4.0 2011 年 8 月根据 LCRCHS、LCCHS.LPT（历史组织）进行协调 版本 5.0 2014 年 12 月根据政策审核日期进行审核 版本 6.0 2015 年 6 月根据现行立法审核政策 版本 7.0 2017 年 10 月由 Antonia Garfoot 进一步审核政策，包括 Bare Below the Elbows 流程图、标准和基本原理。 版本 8.0 2019 年 1 月根据现行实践和指南进行审核。明确了员工遵守国家手部卫生政策的要求。Bare Below the Elbows 流程图已修改，取消了参加轮班（不是 BBE）的许可，而是在直接提供患者护理时取消。删除此项是为了消除实践中的任何歧义。
失去手部后的同侧重新映射是否会影响完整手部的运动控制？
1 剑桥大学 MRC 认知与脑科学部，剑桥 CB2 7EF，英国；2 伦敦大学学院认知神经科学研究所，伦敦 WC1N 3AZ，英国；3 西部大学统计与精算科学和计算机科学系，伦敦，安大略省 N6A 5B7，加拿大；4 牛津大学纽菲尔德临床神经科学系 WIN 中心，牛津 OX3 9DU，英国；5 哈佛医学院神经生物学系，波士顿，马萨诸塞州 02115；6 玛丽女王医院，伦敦 SW15 5PN，英国；7 卡迪夫大学心理学院 CUBRIC，卡迪夫 CF24 4HQ，英国；8 伦敦大学皇家霍洛威学院，埃格姆 TW20 0EX，英国；9 西部大学大脑与思维研究所，伦敦，安大略省 N6A 3K7，加拿大
根据丘脑底核和皮层活动，帕金森病静止性震颤可与自愿手部运动相区分
目的：通过分析脑活动来区分帕金森病静止性震颤和不同的自主手部运动。方法：我们重新分析了 6 名帕金森病患者的丘脑底核的脑磁图和局部场电位记录。数据是在停用多巴胺药物（Med Off）和服用左旋多巴（Med On）后获得的。使用梯度提升树学习，我们将时间段分类为震颤、握拳、前臂伸展或无震颤静止。结果：单独的丘脑底核活动不足以区分四种不同的运动状态（平衡准确度平均值：38%，标准差：7%）。相比之下，皮质和丘脑底核特征的组合可以实现更准确的分类（平衡准确度平均值：75%，标准差：17%）。与仅基于丘脑底活动的分类相比，添加单个皮质区域平均可将平衡准确度提高 17%。在大多数患者中，信息量最大的皮质区域是感觉运动皮质区域。Med On 和 Med Off 下的解码性能相似。结论：只要除了丘脑底活动外还监测皮质信号，电生理记录就可以区分几种运动状态。意义：通过结合皮质记录、皮质下记录和机器学习，自适应深部脑刺激系统可能能够特异性地检测震颤并对几种运动状态做出充分反应。2023 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
手卫生：临床环境中的手术手部反曲
手术磨砂膏产品应用于当天的第一次手术手部反曲。添加了其他措辞：或在当天的第一次手术抗精神之前使用水和非抗菌液体肥皂进行手动卫生；这可以在相邻的临床区域进行。对利益相关者的反馈的解释添加到了研究问题的讨论部分“何时应进行手术手部反剧？'。
功能性电刺激与机械手套联合用于脑卒中后患者手部康复的疗效评价
摘要背景：中风患者的主要症状是上肢偏瘫和手部功能丧失。联合使用功能性电刺激和机械手套可以克服单独应用的局限性。目的/目标：评估机械手套和功能性电刺激对改善中风后患者手部功能的综合效果及其对生活质量的影响。方法：从 PUBMED、Google Scholar 和 Cochrane 等在线资源中搜索了 2011 年至 2022 年期间发表的不同文章。本综述包括实验研究、临床试验、初步调查、试点研究、随机对照试验。还对所有已确定文章的参考文献列表进行了二次搜索。然后对每项研究进行独立审查。结果：共搜索了 30 篇文章。在 30 项研究中，筛选出了 10 项，其中 4 项研究因方法学缺陷被排除在外。其余 6 项支持性研究报告称，功能性电刺激和机器人手套的结合作用比单独使用常规疗法更有利于改善手部功能。结论：因此，可以得出结论，功能性电刺激和机器人手套比常规疗法更有效地改善中风后患者的特定任务，例如完全伸展、抓握、释放、举重任务、饮水等。关键词：功能性电刺激、手部康复、机器人手套、中风。引言根据世界卫生组织的定义，中风是一种临床综合征，包括迅速发展的局部脑功能紊乱临床症状，持续时间超过 24 小时或导致死亡，除血管起源外没有明显原因。（1）根据 1990 年的全球疾病负担 (GBD) 研究，中风是全球第二大死亡原因。（2）中风幸存者表现出身体功能障碍，例如神经肌肉骨骼和运动相关功能的显着偏差或丧失
手部卫生政策
1.0 引言 现代医疗保健为一代又一代的患者及其家人带来了前所未有的好处。然而，当今的医疗保健既带来了好处，也带来了风险。没有比感染风险更根本的风险了。长期以来，医护人员通过手与患者直接接触一直被认为是感染或潜在传染源的主要传播途径（Pittet 等人 2001、NICE 2012、NSPA 2011、WHO 2009）。手部卫生被认为是在提供护理时减少传染源（包括医护相关感染 (HCAI)）传播的最重要做法（HPS 2012），有证据表明，洗手技术不力与缺乏卫生本身一样令人担忧（Girou 等人 2002）。因此，手部卫生是风险管理策略和临床治理的重要组成部分，及时有效的手部卫生必须成为信托患者安全策略文化的一部分。2008 年《健康与社会护理法》规定：
功能导向、便携式脑机接口训练对中风后手部运动恢复的影响：一项随机对照研究
脑卒中是中国导致伤残调整生命年损失的最高发病率疾病，每年有 200 万新发病例（ Wu et al., 2019 ）。约 66% 的脑卒中幸存者出现上肢运动障碍，导致日常生活活动功能受限、生活质量低下（ Kwah et al., 2013 ；Morris et al., 2013 ），增加家庭和社会的负担。手功能康复是脑卒中康复领域的研究热点和挑战。在所有神经调控技术中，脑机接口（BCI）已被证明对脑卒中后手部运动恢复有效（ Biasiucci et al., 2018 ； Cervera et al., 2018 ； Baniqued et al., 2021 ）。 BCI 的工作流程包括获取脑信号、提取特征、通过外部设备将信号转换为命令以及激活感觉反馈。BCI 设备已经从固定位置设备更新为移动设备（Mattia 等人，2020 年）。然而，便携式 BCI 设备可能更灵活地用于中风康复。在典型的基于脑电图 (EEG) 的非侵入式 BCI 中，通过提取相关特征从大脑正在进行的电活动中实时解码用户的运动意图，例如运动想象 (MI) 或运动尝试 (MA)（Cervera 等人，2018 年）。许多基于 BCI 的运动康复系统传统上包含同侧感觉运动活动（感觉运动节律，SMR，9–15 Hz）的神经活动解码器（Cervera 等人，2018 年）。 SMR 可以在感觉运动皮层 (SMC) 上测量，并受 MI、MA 或运动执行 (ME) 任务的调制（Frenkel-Toledo 等人，2014 年；Yuan 和 He，2014 年）。基于 EEG 的 SMR 中的任务相关调制通常表现为低频成分 [mu 节律（8-12 Hz）和 beta 节律（13-26 Hz）] 中的 ERD 或 ERS（Pfurtscheller 和 Lopes，1999 年）。MI 或 MA 与可使用 EEG 在 SMC（电极部位 C3 和 C4）上记录的 mu 节律振荡的 ERD 相关（Hasegawa 等人，2017 年；Remsik 等人，2019 年）。MI 是一种心理活动，其中特定的运动在头脑中进行，而没有实际运动（Kilteni 等人，2018 年）。运动尝试是指瘫痪肢体在尚未实际运动或运动较少时尝试移动，但患肢在运动阶段的肌电活动比静息阶段高出几个数量级（Antelis et al., 2017）。它们都在 BCI 实验中被广泛用作一种主动神经调节方式。运动尝试主要用于健康参与者（Meng et al., 2018; Chen et al., 2019）。具体而言，一项荟萃分析表明，基于运动尝试的 BCI 似乎比基于 MI 的 BCI 更有效（Bai et al., 2020）。与基于 MI 的 BCI 相比，基于运动尝试的 BCI 具有更优的效果。基于 SMR 的 BCI 可检测响应运动任务的 SMC 的特征性变化，该范式被多项研究采用（Robinson 等人，2018 年；Li 等人，2021 年；Pinter 等人，2021 年）。在 Biasiucci 等人（2018 年）的研究中，他们要求患者尝试伸展患手（手指和手腕）作为运动任务；Chen 等人（2020 年）设计了手腕伸展作为运动任务；Ramos-Murguialday 等人（2013 年）指导他们的患者尝试伸手（即使手臂不按照他们的意图）、抓住并将一个想象中的苹果放在膝盖上，手指伸展是
使用残差 CNN-LSTM 神经网络进行基于 EEG 皮质源特征的手部运动解码
摘要 — 使用脑信号进行运动运动解码 (MKD) 对于开发用于康复或假肢设备的脑机接口 (BCI) 系统至关重要。表面脑电图 (EEG) 信号已广泛应用于 MKD。然而，来自皮质源的运动解码很少被探索。在这项工作中，已经探索了使用 EEG 皮质源信号进行手部运动解码以执行抓取和举起任务的可行性。特别是，利用了运动前 EEG 片段。提出了一种基于残差卷积神经网络 (CNN) - 长短期记忆 (LSTM) 的运动解码模型，该模型利用运动前大脑活动中存在的运动神经信息。在运动开始前 50 毫秒的各种 EEG 窗口用于手部运动解码。实际和预测手部运动之间的相关值 (CV) 被用作源域和传感器域的性能指标。在传感器和源域比较了所提出的深度学习模型的性能。结果证明了使用运动前 EEG 皮质源数据进行手部运动学解码的可行性。
基于感觉运动节律的脑机接口在中风后手部上肢康复中的应用：系统综述
摘要：脑机接口（BCI）在神经康复领域越来越受欢迎，而感觉运动节律（SMR）是一种可以被BCI捕捉和分析的脑振荡节律。先前的综述已经证明了BCI的有效性，但很少详细讨论BCI实验中采用的运动任务，以及反馈是否适合它们。我们重点研究了基于SMR的BCI中采用的运动任务以及相应的反馈，并在PubMed、Embase、Cochrane library、Web of Science和Scopus中搜索了文章，找到了442篇文章。经过一系列筛选，15项随机对照研究符合分析条件。我们发现运动想象（MI）或运动尝试（MA）是基于EEG的BCI试验中常见的实验范式。想象/尝试抓握和伸展手指是最常见的，并且有多关节运动，包括腕关节、肘关节和肩关节。在手抓握和伸展的MI或MA任务中存在各种类型的反馈。本体感觉以多种形式更频繁地使用。矫形器、机器人、外骨骼和功能性电刺激可以辅助瘫痪肢体运动，视觉反馈可以作为主要反馈或组合形式。然而，在恢复过程中，手部恢复存在许多瓶颈问题，例如弛缓性瘫痪或张开手指。在实践中，我们应该主要关注患者的困难，在机器人、FES或其他组合反馈的帮助下，为患者设计一个或多个运动任务，帮助他们完成抓握、手指伸展、拇指对握或其他动作。未来的研究应侧重于神经生理变化和功能改善，并进一步阐述运动功能恢复过程中神经生理的变化。
对使用人工智能确定食品行业实时手部卫生合规性的态度
食品处理人员的手部卫生对于确保消费者的食品安全至关重要。食品行业已经对食品处理人员的手部卫生实践进行了观察性研究，尽管行业重视此类数据，但该方法耗时/昂贵。人工智能 (AI) 可能提供一种解决方案，它有可能区分合规和不合规的手部卫生尝试。为了促进这种技术的发展，本研究对食品制造和食品服务企业的代表进行了深入访谈 (n = 12)，以探索他们对使用 AI 技术获取实时手部卫生合规性数据的看法。主题分析方法确定两个部门都讨论了手部卫生的重要性并支持提出的概念。讨论表明感知到的好处包括持续和纵向监测、利用技术指导培训以及评估培训效果。讨论中讨论了实时合规数据可用于奖励、认可和促进合规行为，这反过来可以增强企业的食品安全文化。根据这些发现，所提出的技术开发可以彻底改变手部卫生合规性——保护食品企业和消费者。