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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。
机器、数学和模块：提供麻醉下疼痛实时指标的潜力
摘要。麻醉状态下的脑部评估提供了评估手术期间疼痛/伤害感受的能力，并有可能防止长期慢性疼痛的发展。先前的研究表明，功能性近红外光谱 (fNIRS) 测量的皮质区域（例如初级体感皮质和极额皮质）的变化对清醒、镇静和麻醉患者的诱发和持续疼痛表现出一致的反应。我们采用这种基本方法并将其整合到一个潜在框架中，该框架可以在围手术期提供疼痛/伤害感受的实时测量。这种应用可能对手术期间提供镇痛具有重要意义，目前这种做法缺乏定量证据来指导患者量身定制的疼痛管理。通过简单读出“疼痛”或“无痛”，所提出的系统可以减少或消除术中、术后早期以及潜在的向慢性术后疼痛的转变。该系统经验证后还可应用于临床镇痛效果的测量。
利用微电化学传感器实时监测体内脑能量代谢：麻醉的影响
Ž。Ž 在大鼠纹状体中植入 Pt r Ir 电极（用于测量局部脑血流量 (rCBF) H 清除率 2 ）、碳糊电极（用于监测组织氧）和葡萄糖生物传感器（用于监测细胞外葡萄糖）。腹膜内注射麻醉药水合氯醛 350 . Ž。Ž . mg r kg 、戊巴比妥钠 60 毫克 r kg 和氯胺酮 200 毫克 r kg 后，记录了所有三个参数的变化 Ž。Ž。腹膜内注射生理盐水作为麻醉药注射的对照，导致 rCBF 和组织氧平行增加，同时细胞外葡萄糖短暂下降。组织氧的变化反映了 rCBF 的变化；戊巴比妥钠后，葡萄糖和血葡萄糖均下降；氯胺酮后，葡萄糖下降后反弹；水合氯醛后，葡萄糖短暂上升。这三种麻醉剂均导致细胞外葡萄糖下降。葡萄糖变化与 rCBF 和氧气变化之间的差异表明，在麻醉过程中，细胞外葡萄糖的降低不是由于血管系统直接输送葡萄糖减少所致。这些结果还表明，酶底物和介质的水平（这是安培生物传感器设计和操作所固有的）显然会因麻醉而发生复杂的改变，并表明在将急性麻醉实验数据推断到正常生理学时应谨慎行事。q 2001 Elsevier Science BV 保留所有权利。
使用基于元学习的深度学习模型推断麻醉状态下的大脑状态
摘要 — 监测麻醉期间的意识深度对于临床环境和神经科学研究都有助于了解大脑机制。脑电图 (EEG) 已被用作实时表征麻醉剂引起的大脑改变的唤醒和/或认知状态的客观手段。不同的全身麻醉剂以不同的方式影响脑电活动。然而，由于 EEG 信号的信噪比 (SNR) 低，尤其是在办公室麻醉 EEG 环境中，传统机器学习模型在 EEG 数据上的表现并不令人满意。深度学习模型因其良好的泛化和处理噪声的能力而被广泛应用于脑机接口 (BCI) 领域以执行分类和模式识别任务。与其他深度学习已显示出令人鼓舞的结果的 BCI 应用相比，用于对麻醉下不同大脑意识状态进行分类的深度学习方法的研究要少得多。在本文中，我们提出了一种基于元学习的新框架，使用深度神经网络对麻醉状态下的大脑状态进行分类，即 Anes-MetaNet。Anes-MetaNet 由卷积神经网络 (CNN) 组成，用于提取功率谱特征，基于长短期记忆 (LSTM) 网络的时间后果模型用于捕获时间依赖性，以及元学习框架用于处理跨主体的大量差异。我们使用多阶段训练范例来提高性能，这可以通过可视化高级特征映射来证明。通过与现有方法进行比较，在办公室麻醉脑电图数据集上进行的实验证明了我们提出的 Anes-MetaNet 的有效性。
兽医资源（DVR）的分工25服务率
Anesthesia Prep & Induction - Dog 153.89 Anesthesia Prep & Induction - Pig 129.02 Anesthesia Prep & Induction - Rabbit 60.72 Anesthesia Prep w/o Induction - Rabbit 20.77 Anesthesia Recovery - Standard 82.20 Anesthesia Recovery - Complex 246.59 Anesthesia Recovery - Radiation 332.42 Blood Collection - Simple 43.92 Blood Collection - w/Anesthesia 124.28导管放置 - 外围54.83导管放置-Jugular 127.76中央线设置 - 连接A/O替换45.54化学 - 距离实际成本 + 13％化学成本 + 13％化学成本 + 13％CBC＆CBC和化学成本 + 13％CBC＆Chemistry -13％CBC和化学成本 + 13％CBC和化学 + 13％ECG + 13％ECG 0.22222222222222222222222222222222222 28安乐死 - w/麻醉42.84流体疗法24.36住院 - 简单92.29
学生手册学年2024 -2025奥克兰大学 - 博蒙特护士麻醉研究生课程
AACN American Association of Colleges of Nursing ACE Alliance for Clinical Experience ACLS Advanced Cardiac Life Support AGNP Adult Gerontological Nurse Practitioner ANA American Nurses Association APA American Psychological Association APRN Advanced Practice Registered Nurse ASD Accelerated Second Degree ATI Assessment Technologies Institute BLS Basic Life Support BSN Bachelor of Science in Nursing CCNE Commission on Collegiate Nursing Education CITI Collaborative Institutional Training Initiative CNP Certified Nurse Practitioner CNS Clinical Nurse Specialist COA Council on Accreditation of Nurse Anesthesia Educational Programs CRNA Certified Registered Nurse Anesthetist DNP Doctor of Nursing Practice FNP Family Nurse Practitioner FOR Faculty of Record IRB Institutional Review Board MACN Michigan Association of Colleges of Nursing MAE Medication Administration Examination MARC Medication Administration Remediation Course MSN Master of Science in Nursing NA护士麻醉NCLEX国家理事会许可检查OUOKLAND大学OBGPNA Oakland University-Beaumont护士麻醉研究生课程Ouca Oakland University Ouca Oakland University Computer Computer Computer computer Pos Pos Pos Pos Pos研究RN注册护士RN-BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN BSN IMBERID SON IMBEC INTRIGNINT CONDISRIDENTIST USCIS USCIS USCIS COLDISMIGHT和DIVE
七氟硫烷麻醉后凋亡的全脑表征揭示了小鼠新生儿新皮层中的神经元细胞死亡模式
在过去的二十年中，对全身麻醉（GA）的安全担忧是由于在各种药理条件和动物模型中记录脑细胞死亡的研究引起的。如今，在整个新生小鼠大脑中对Sevoflurane诱导的细胞凋亡的彻底表征将有助于识别并进一步关注潜在的机制。使用组织清除和免疫组织化学，我们在产后日（P）7小鼠中对七氟氨酸诱导的凋亡进行了全脑作图。我们发现切割叶片3染色的解剖学上异体增加。新型P7脑图集的使用表明，新皮层是受影响最大的区域，其次是纹状体和脑脑。皮质切片中的组织学表征确定有丝质神经元是受影响最大的细胞类型，并遵循后骨皮质浅层层中最大凋亡的心脏内和心脏内梯度。这里使用的无偏解剖学映射使我们能够在围产期，新皮层受累，并指示纹状体和脑遗传损伤的同时，同时表明中度的海马一方面。新皮质梯度的鉴定与成熟依赖性机制一致。然后，进一步的研究可以集中于七氟醚对发育过程中神经元迁移和生存的干扰。
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