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静脉注射区域麻醉（BIER块）方法
1伊朗，马什哈德医学院医学院，伊玛目·雷扎医院血管和血管内手术研究中心血管外科助理教授，伊朗马什哈德； 2伊朗，马什哈德医学院医学院，伊玛目雷扎医院血管外科血管和血管内研究中心麻醉学副教授，伊朗马什哈德； 3手术肿瘤学研究中心麻醉学助理教授，伊拉姆·雷扎医院，医学院，马什哈德医学科学大学，伊朗马什哈德； 4伊朗马什哈德医学科学大学医学院麻醉学麻醉学副教授，伊朗医学院； 5伊朗Mashhad医学科学大学伊玛目REZA医院血管和血管内手术研究中心普通外科居民； 6普通医师，马什哈德医学科学大学，伊朗马什哈德。
基于数据的药效学对丙泊酚和瑞芬太尼在全身麻醉期间作用的影响
在麻醉期间预测双光谱指数（BIS）和平均动脉压（MAP）对于患者的安全性和e e ff eftectia麻醉管理至关重要。传统的药效动力反应表面模型具有限制和适应性。本文提出了一种使用机器学习技术预测BIS和地图的新方法。而不是使用标准的药效响应表面模型，而是提出了基于机器学习的AP-prach来建模药效学。所提出的方法考虑了标准丙泊酚和雷素药代动力学模型的状态，以及患者信息作为预测BIS和MAP值的特征。培训和测试是在含有191例不同患者的VitalDB数据集[1]的选定子集上进行的。证明，基于机器学习的方法就准确性而优于标准的药效学模型。具体而言，支持向量回归（SVR）模型达到的平均绝对预测误差（MDAPE）比BIS预测的Eleveld模型小32％。为了进行地图预测，SVR模型还降低了66％的MDAPE表现。所提出的方法提供了与深度学习方法[2]相似的性能[2]，同时保留了可以在其他应用程序中使用的简单结构。
全身麻醉期间正中神经刺激后大脑运动活动的检测 (STIM-MOTANA)：前瞻性干预研究方案
背景：全身麻醉期间意外知晓 (AAGA) 是指患者在全身麻醉过程中意外知晓。这种现象发生在 1%-2% 的高危实践患者中，可能导致身体痛苦和心理后遗症，称为创伤后应激障碍。事实上，没有任何监测技术足以有效预防 AAGA；因此，需要新的替代方案。由于患者在 AAGA 期间的第一个反射是移动，但由于神经肌肉阻滞剂而无法移动，我们认为可以设计一个基于运动意图检测的脑机接口 (BCI) 来警告麻醉师。为此，我们建议描述和检测在进行正中神经刺激的同时使用丙泊酚进行全身麻醉期间运动皮层振荡的变化。我们相信我们的结果可以设计基于正中神经刺激的 BCI，从而可以预防 AAGA。目的：据我们所知，目前还没有发表的研究调查全身麻醉期间感觉运动皮层周围神经刺激与脑电图 (EEG) 模式的检测。本研究的主要目的是描述在丙泊酚全身麻醉期间进行正中神经刺激时运动皮层 EEG 信号在事件相关去同步化和事件相关同步化调制方面的变化。方法：STIM-MOTANA 是一项干预性和前瞻性研究，研究对象为计划在全身麻醉下进行手术的患者，涉及在两个不同时间进行 EEG 测量和正中神经刺激：(1) 患者在手术前清醒时 (2) 和全身麻醉下。共有 30 名患者将在完全静脉麻醉下接受手术，使用丙泊酚靶控输注泵。结果：将分析 30 名患者在正中神经刺激过程中根据不同丙泊酚浓度发生的事件相关去同步化和事件相关同步化的变化。此外，我们将应用 4 种不同的离线机器学习算法来检测大脑层面的正中神经刺激。招募于 2022 年 12 月开始。数据收集预计将于 2024 年 6 月结束。结论：STIM-MOTANA 将成为第一个研究全身麻醉期间正中神经刺激大脑运动效应以检测术中意识的方案。基于我们之前研究的强大实践和理论科学推理，我们创新的基于正中神经刺激的 BCI 将提供一种在全身麻醉期间检测术中意识的方法。试验注册：Clinicaltrials.gov NCT05272202；https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05272202 国际注册报告标识符 (IRRID)：PRR1-10.2196/43870
镇静临床成像和麻醉方案中的静息状态 fMRI 优化
材料和方法：在这项横断面研究中，我们分析了 2009 年至 2023 年在麻省总医院麻醉下获得的临床 rs-fMRI 数据。对每位患者的独立成分分析驱动的静息状态网络 (RSN) 进行定性和定量评估，并将其分为强或弱两组。使用定性方法评估整体网络，使用定量方法评估运动和语言网络。在 4 个结果类别中分析了 RSN 稳健性：整体、组合运动语言、单个运动和语言网络。预测变量包括 rs-fMRI 采集参数、麻醉药物、潜在的大脑结构异常、年龄和性别。使用逻辑回归来检验研究变量对 RSN 稳健性的影响。
迷幻介导的全身麻醉和脑动力学的逆转
1密歇根大学麻醉学系； Ann Arbor，美国48109，美国。2神经科学研究生课程，密歇根大学； Ann Arbor，美国48109，美国。 3密歇根大学意识科学中心； Ann Arbor，美国48109，美国。 密歇根大学密歇根州迷幻中心； Ann Arbor，美国48109，美国。 5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。 6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。2神经科学研究生课程，密歇根大学； Ann Arbor，美国48109，美国。3密歇根大学意识科学中心； Ann Arbor，美国48109，美国。密歇根大学密歇根州迷幻中心； Ann Arbor，美国48109，美国。 5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。 6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。密歇根大学密歇根州迷幻中心； Ann Arbor，美国48109，美国。5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。 6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。
麻醉引起的小儿种群中的发育神经毒性
麻醉和镇静剂可能会导致儿童长期负面神经认知后果。关于该学科的许多临床报告对临床小儿麻醉学领域产生了深远的影响。来自动物模型的发现表明，早期暴露于麻醉可能会导致大脑中神经认知障碍和凋亡细胞死亡。，尽管由于许多可变因素，因此无法将实验动物的发现直接转化为儿科人群中麻醉的方法，但父母和政府监管机构已经变得敏感，并且专注于儿童麻醉的潜在不良影响。人类中的多次流行病学研究增加了越来越多的证据体系，表明早期麻醉后的神经系统障碍和认知能力下降。这得到了几个结果指标的支持，包括经过验证的神经心理学测试，神经发育或行为障碍的教育干预措施以及学业成绩或学校准备就绪。这些结果已在涉及患有全身麻醉的儿童的临床研究中进行了评估。本文的主要目的是批判性地检查临床发现，进行证据的系统分析，讨论神经毒性的潜在潜在基础机制，麻醉诱导的发育神经毒性的病理生理学涉及线粒体，内脑脑肿瘤肿瘤和溶酶体，以及dedicia inst and dediciacia涉及线粒体。尽管有必要进行详细的控制良好的临床研究，但迄今为止的证据支持手术麻醉对小儿人群诱导神经毒性的潜在不利影响并未被夸大。
麻醉中的精确医学：药物基因组学和个性化护理Amit Kumar Malviya 1和Puneet Khanna 2， * 1 1，Departme，Departme
麻醉中的精确医学：药物基因组学和个性化护理Amit Kumar Malviya 1和Puneet Khanna 2， * 1 1 * 1个麻醉学，疼痛医学和重症监护系助理教授，新德里AIIMS DELHI，新德里2在线发布：2010年11月8日，麻醉中的抽象精度医学代表了一种变革性的方法，旨在通过针对个体患者特征（尤其是其遗传特征）来调整干预措施来优化麻醉护理。药物基因组学是精密医学的基石，探索了影响药物代谢，疗效和不良反应的遗传因素。本文深入研究了药物基因组学在麻醉中的整合，讨论了其对药物选择，剂量调整和患者预后的影响。它还突出了减少围手术期并发症，增强患者安全性并通过个性化麻醉护理改善恢复的潜力。挑战，例如需要强大的遗传数据库，道德考虑以及在临床实践中实施精确医学的成本效益。麻醉的未来在于利用药物基因组学提供个性化的护理，最终推进以患者为中心的麻醉治疗。关键字：精密医学，麻醉，药物基因组学，个性化护理，基因分析，药物代谢，患者安全，围手术期结果 *通讯作者：Puneet Khanna电子邮件：k.punit@yahoo.com
麻醉精准医疗：药物基因组学和个性化护理 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，系
麻醉中的精准医疗：药物基因组学和个性化护理 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 2 额外教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 接受日期：2024 年 10 月 13 日/在线发表日期：2024 年 11 月 8 日 摘要 麻醉中的精准医疗代表了一种变革性方法，旨在通过根据个体患者的特征（尤其是他们的基因特征）定制干预措施来优化麻醉护理。药物基因组学是精准医学的基石，它探索影响药物代谢、功效和不良反应的遗传因素。本文深入探讨了药物基因组学在麻醉中的整合，讨论了其对药物选择、剂量调整和患者结果的影响。它还强调了通过个性化麻醉护理减少围手术期并发症、提高患者安全性和改善恢复的潜力。还讨论了诸如需要强大的基因数据库、道德考虑以及在临床实践中实施精准医疗的成本效益等挑战。麻醉的未来在于利用药物基因组学提供个性化护理，最终推进以患者为中心的麻醉管理。关键词：精准医疗、麻醉、药物基因组学、个性化护理、基因分析、药物代谢、患者安全、围手术期结果 *通讯作者：Puneet Khanna 电子邮件：k.punit@yahoo.com
麻醉中的人工智能和机器学习
麻醉中的人工智能和机器学习：应用和伦理考虑 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 2 额外教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 接受日期：2024 年 10 月 13 日/在线发表日期：2024 年 11 月 8 日 摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在改变麻醉领域，在患者护理、手术结果和临床决策方面带来前所未有的进步。从预测分析和个性化麻醉计划到机器人辅助程序，人工智能驱动的应用正越来越多地融入麻醉实践中。本文探讨了人工智能和机器学习在麻醉中的当前和潜在应用，重点关注它们对围手术期护理、监测和药物管理的影响。此外，本文还深入探讨了在临床环境中使用人工智能的伦理考量，包括与患者自主权、数据隐私、算法偏见以及麻醉师在人工智能驱动环境中不断演变的角色相关的问题。随着人工智能的不断发展，必须在技术进步与道德准则之间取得平衡，以确保人工智能驱动的麻醉实践在保持最高护理和安全标准的同时造福患者。关键词人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、麻醉、围手术期护理、伦理考量、预测分析、个性化医疗、临床决策、患者安全、数据隐私*通讯作者：Puneet Khanna 电子邮件：k.punit@yahoo.com