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不适当的质子泵抑制剂在老年人群中的不利结果 - 审查
简介。我们检查了老年人在质子泵抑制剂（PPI）的广泛使用，重点是不合适的处方。目标。我们的目的是强调由于潜在的不利影响而需要重新考虑老年人开处方的PPI处方。材料和方法。对老年患者的现有文献和PPI使用的临床数据进行了广泛的综述。我们分析研究和案例报告，以确定PPI在这一老年人口的风险和益处。结果。我们的发现表明，老年患者PPI过度的明显趋势，伴随着健康风险的增加，从轻度不适到严重的并发症。数据在扩展不适当的PPI使用与老年人的健康风险之间建立了明显的联系。结论。我们主张在老年人中更加谨慎地开处方PPI。有需要定期监测和重新评估PPI治疗。我们建议对减轻不良后果风险的可行策略进行排序，从而强调了对老年人的个性化，基于证据的药物管理的重要性。（Gerontol Pol 2024; 32; 41-48）doi：10.53139/ gp.20243206 div>
当前关于术后认知功能障碍的视角：临床实践的见解
术后认知功能障碍（POCD）是老年患者的常见和严重的术后并发症，影响了认知功能和生活质量。它的病理生理学很复杂，涉及与年龄相关的认知下降，手术和麻醉因素，全身和神经炎症以及遗传和环境贡献者。全面的术前评估和优化，选择适当的麻醉剂，微创手术技术以及早期术后康复和认知训练是减少POCD发生率的有效策略。最近的研究表明，抗炎药和神经保护剂可能有望预防POCD。此外，包括认知和体育锻炼在内的非药理干预措施也显示出积极的影响。未来的研究方向应包括大规模的临床试验和机械研究，以进一步理解和管理POCD，并将新发现纳入临床实践。对医疗保健专业人员的持续教育和培训对于确保最新研究结果在患者护理中的有效应用至关重要。通过多学科的合作和持续的改进，这些努力可以显着提高老年人外科患者的认知功能和生活质量。
重量片刻！我们可以采取哪些预防措施来最大程度地减少老年人群中的肌肉减少症？
肌肉减少症主要在老龄化人群中观察到，主要影响70至80岁的年龄之间的肌肉减少症，并影响男性和女性性别相等的比例。（Legrand等人2013）证明，肌肉减少症影响了≥80岁的人中有12.5％的人在某些特定的患者组中尤其重要，即糖尿病患者，在该糖尿病患者中会影响多达18％的患者（Yuan and Larsson 2023）。预计这些数字将继续成倍增长，因为英国的老龄化人口的规模将翻一番，从2020年的170万个人到2045年的310万个人（ONS 2023）。此外，肌肉减少症的财务影响是巨大的，每年的NHS损失超过25亿英镑（NIHR 2023）。因此，作为未来的临床医生，肌肉减少症必须是一种不被忽视的疾病，作为医疗保健提供者，我们必须采取积极的立场来提高人们对及时识别，准确诊断和及时耐用治疗的认识。
印度三级医疗中心治疗的老年创伤性脑损伤的回顾性结果分析
摘要背景创伤是老年患者发病和死亡的主要原因，其治疗具有挑战性。由于这些患者先前存在的慢性疾病，很难对其进行结果评估，因为可能无法分离出创伤性脑损伤的影响。本研究旨在检查三级护理中心老年创伤性脑损伤患者的临床结果以及流行病学和临床放射学特征。方法本研究纳入了 2016 年至 2020 年期间在乔治国王医科大学接受治疗的 60 岁头部受伤患者的临床记录。患者在门诊或通过电话咨询进行随访。使用患者的格拉斯哥结果评分 (GOS) 更新随访期，以了解当前的神经系统状况和相关的放射学检查。结果受试者的平均年龄为 66.16 6.55 岁。道路交通事故是脑损伤的最常见原因（448 [68.5%]）。总体而言，41% 的患者在入院时患有严重头部损伤（格拉斯哥昏迷评分，GCS < 9）。住院死亡率为 25.2%。总体而言，60.7% 的出院患者预后良好（GOS：4 或 5）。入院时的 GCS、最佳运动反应和相关合并症（糖尿病）可显著预测 6 个月后的预后。大多数患者（82.6%）年龄在 60 至 70 岁之间。结论道路交通事故是老年人脑损伤的最常见原因。大多数患者得到了医疗处理，并且大多数患者出院（74.8%）。在出院患者中，39.3% 的患者预后不良。
一种整体方法，用于拒绝药物的医学复杂的老年医学精神病患者的管理：病例报告
摘要在美国，尽管食品药品监督管理局（FDA）发出了黑匣子警告，但抗精神病药通常在老年精神病患者人群中使用。心脏代谢，脑血管，药物诱导的帕金森主义（DIP），迟发性运动障碍（TD）和神经饱和性恶性综合征（NMS）只是典型和非典型抗精神病药的典型和非典型抗精神病药的更严重的不良影响。疗养院中的居民应就其心理健康获得最佳的精神病护理。幸运的是，几乎所有的疗养院都放弃了使用约束。Unfortunately, psychotropic agents (i.e., anxiolytic, antidepressant, and antipsychotic agents) are often needed in nursing homes to manage acute psychosis or disruptive behaviors, such as agitation, aggression, restlessness, screaming, fidgeting, scratching, spitting, hitting, biting, pacing, wandering, refusing care and medications, etcetera.
在早期老年康复的情况下，使用基于技术的秋季预防计划具有视觉反馈：受控和非随机
背景：Otago计划（OP）是基于证据的，重点是预防老年人的秋季预防。在早期老年康复（EGR）中以OP原理为基础的短期数字计划的可行性和可用性尚不清楚。目的：本研究调查了EGR设置的其他基于技术的秋季预防计划（FPP）的可行性和可用性。方法：我们在EGR的环境中进行了可行性研究。在2024年3月至6月之间招募了30名患者的样本（至少由Walker迁移；微型精神状态测试评分> 17），并与回顾性队列进行了比较（n = 30，前EGR患者）。使用称为“ Pixformance”的基于技术的平台，干预组（IG）中的所有患者（IG）中的所有患者/周/周进行了20分钟的监督FPP。该设备是数字教练，可以实时更正。主要终点是可行性（当IG的80％在2周内参加6次培训时，给出了可行性）。次要结果是可用性（患者和促进者的观点；≥75％），跌倒风险（伯格平衡量表），流动性（定时和进行测试），功能独立性（功能独立性措施）和日常生活的活动（Barthel Intex）。分析了包括焦虑和抑郁症（四个项目患者健康问卷； PH-Q4）的几个进一步的探索性终点。在进入EGR时以及出院前2周后访问数据。用于分析验证前的结果，应用依赖的学生t检验和Wilcoxon检验。EGR的主要指示是中风（9/60，15％）。使用重复测量的混合方差分析用于时间，组和相互作用相关的变化的统计分析。结果：分析了60例患者的队列（平均80.2，SD 6.1 y； 58％女性，35/60）。将患者招募到前瞻性IG（n = 30）和回顾性对照组（n = 30）中。在前瞻性IG中的30名患者中，有11例（37％）在2周内完成了6次培训课程。参与者未完成6次培训课程的原因是诊断任命（33％），疼痛/不适（33％）或疲劳（17％）。EGR患者将FPP的可用性定为84％，促进因子为100％中的65％。 对标准评估的预测试分析显示，伯格平衡量表有显着的相互作用（<.01）。 在两组中，随着时间的推移和GO测试（<.01），Barthel索引（<.01）和功能独立性度量（<.01）都发现了显着改善。 同样，在IG中，pH-Q4分数（.02）得到了提高。EGR患者将FPP的可用性定为84％，促进因子为100％中的65％。对标准评估的预测试分析显示，伯格平衡量表有显着的相互作用（<.01）。在两组中，随着时间的推移和GO测试（<.01），Barthel索引（<.01）和功能独立性度量（<.01）都发现了显着改善。同样，在IG中，pH-Q4分数（.02）得到了提高。
医生 AI？一项试点研究考察人工智能对老年患者常见问题的回答
在 1956 年首次创造人工智能 (AI) 一词之前（ Russell and Norvig，2016 ），艾伦·M·图灵 (Alan M. Turing) 构思了他著名的“图灵测试”。图灵通过测试试图探索计算机生成的反应是否能够在不知情的观察者看来与人类的反应区分开来（ Kleppen，2023 ）。如果计算机的回答与真实人类回答者的回答无法区分，则计算机“通过”了图灵测试。 2014 年，名为 Eugene Goostman 的聊天机器人（ Warwick and Shah，2015 ）成为第一台通过图灵测试的机器，代表了人工智能和机器学习的一个重要里程碑，为后续程序树立了标杆。按照目前的定义，人工智能是指设计用于执行原本需要人工干预的任务的计算机系统（ Sutton and Barto，2018 ）。早期的人工智能研究侧重于使用符号逻辑和基于规则的系统解决一般问题（Jordan and Mitchell，2015）。最初，人工智能研究受到了乐观的评价（Russell and Norvig，2016）；然而，由于资金和计算能力不足等因素，研究工作停滞不前。在 20 世纪 90 年代和 21 世纪，由于神经网络、强化学习、计算机视觉和自然语言处理的出现（Jordan and Mitchell，2015），以及大数据、更便宜的计算和先进的计算算法的兴起，机器学习取得了重大进展。最近，深度学习人工智能模型（一种机器学习算法的分层网络，可以通过处理大量数据来提取越来越复杂的信息）已导致基于人工智能的研究取得重大突破（LeCun 等人，2015）。关于人工智能是否通过了图灵测试，仍然存在激烈的争论。如今，无论是在文本还是语音中，都有大量论断声称深度学习程序（例如 Chat GPT）和文本转语音程序能够生成与人类难以区分的输出，从而通过图灵测试（Biever，2023 年；Mai 等人，2023 年）。近年来，人工智能技术对医疗保健系统产生了尤为重要的变革性（Yu 等人，2018 年）。例如，在医学成像领域，深度学习算法已被用来以比放射科医生更高的准确度检测潜在异常（Liu 等人，2019 年）。自然语言处理使人工智能能够分析和提取患者病历中的相关健康数据，以协助准确诊断和辅助治疗计划（Kreimeyer 等人，2017 年）。可穿戴人工智能辅助监测系统已被用来追踪重要的患者健康指标，并可以提醒护理人员注意潜在的健康风险（Senders 等人，2018 年）。人工智能还被用于机器人辅助手术，以实现常规任务的自动化并提高手术的精准度（Hashimoto 等人，2018 年）。在制药行业，深度学习在药物开发中非常有用，甚至可以用来帮助医疗服务提供者根据患者的生物/遗传特征和个人需求确定对患者最有效的药物（Mak 等人，2023 年）。在临床实践中，聊天机器人和虚拟助手已被证明对患者教育、药物提醒和心理健康支持有益（Miner 等人，2016 年）。在精神保健领域，人工智能技术的应用同样具有影响力。具体来说，人工智能和机器学习工具已经
标题：利用老年抑郁症中经颅磁刺激的潜力：新兴技术和发现作者Antoine Sader，
简介：到2050年，全球65岁及以上的全球人口预计将从2022年的10％上升到12％。在这种人口转变的同时，晚期抑郁症的病例预计将翻一番，带来重大的公共卫生挑战。晚期抑郁症目前影响1.8-7.2％的60岁及以上的个体，但仍未被诊断出来。这在很大程度上是由于认知能力下降的重叠以及老年人抑郁症状的非典型表现。管理老年抑郁症充满了挑战；令人震惊的是，多达81％的患者无法对一线抗抑郁药反应[1]。随着合并症的存在，多药和治疗依从性问题的存在，情况变得更加复杂。这强调了我们越来越多的老年人群迫切需要替代治疗选择。电动性治疗（ECT）仍在老年抑郁症中广泛使用，在老年人中通常超过了药物治疗。然而，它与认知障碍和罕见但严重的心血管事件有关。重复的经颅磁刺激（RTMS），FDA-
轻度行为障碍对老年抑郁预后的影响：初步结果Camilla Elefante A，Giulio Emilio Brancati A，
我们的研究旨在研究轻度行为障碍（MBI）症状的存在如何影响晚期抑郁症（LLD）的结果。招募了29名老年人（≥60岁）抑郁症患者，包括MBI的11名（37.9％），并平均随访33.41±8.24周。精神症状严重程度和全球功能分别使用简短的精神病学评分量表（BPR）和全球功能评估（GAF）量表进行了评估。BPRS总分从基线到随访显着下降（p <0.001，d = 1.33）。MBI的存在对情绪和认知症状的改善没有显着影响。相反，虽然在没有MBI的患者中观察到GAF评分显着提高（P = 0.001，d = 1.01），但在6个月后随访后，MBI（P = 0.154，d = 0.34）的患者未检测到全球功能的显着改善。LLD患者的MBI存在可能负面
2型糖尿病老年人初级保健管理的基本步骤：代表欧洲老年医学协会（EUGMS）和欧洲老年人糖尿病工作党的执行摘要（EDWPOP）合作
摘要我们介绍了由欧洲老年医学学会撰写的初级保健中2型糖尿病的管理指南的执行摘要，欧洲糖尿病工作党由初级保健从业人员贡献的老年人和患者倡导者的参与。此共识文件在可能的情况下依靠在缺乏证据的领域的基于证据的建议和专家意见。全文包括4个部分：基于全面评估的一般策略，以增强质量和个性化的护理计划，治疗决策指导，并发症的管理以及在特殊情况下的护理。建议对脆弱和认知障碍进行筛查，以及全面评估所有健康状况，包括生命终结情况。全文可在以下地址在线获得：essifeal_steps_inprimary_care_in_older_people_people_with_diabetes _-_-_ eugms-edwpop ___ 3_.pdf。