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2024年12月毕业
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前交叉韧带重建患者和对照组对膝关节本体感觉任务的大脑反应
前交叉韧带 (ACL) 损伤后，膝关节本体感觉缺陷和神经可塑性已被证实。然而，关于大脑对膝关节本体感觉任务的反应以及 ACL 损伤的影响的证据很少。这项研究旨在确定与膝关节本体感觉相关的大脑区域，以及 ACL 重建患者的相关大脑反应是否与无症状对照组不同。21 名右膝 (n = 10) 或左膝 (n = 11) 接受单侧 ACL 重建（平均术后 23 个月）的患者，以及 19 名性别、年龄、身高、体重和当前活动水平匹配的对照组 (CTRL)，在同时进行功能性磁共振成像 (fMRI) 的同时进行了膝关节位置感 (JPS) 测试。集成运动捕捉提供实时膝关节运动学以激活测试指令，并提供准确的膝关节角度以获得 JPS 结果。膝关节角度重现过程中招募的大脑区域包括体感皮质、前额皮质和岛叶。各组之间的大脑反应和 JPS 误差均无差异，但各组之间的显著相关性表明，误差越大，同侧前扣带回 ( r = 0.476, P = 0.009)、缘上回 ( r = 0.395, P = 0.034) 和岛叶 ( r = 0.474, P = 0.008) 的反应就越大。这是第一项使用 fMRI 捕捉与可量化膝关节 JPS 相关的大脑反应的研究。激活的大脑区域以前与感觉运动过程、身体图式和内感受有关。我们的创新范例有助于指导未来研究大脑对下肢本体感觉的反应。
为什么个性化手术是髋关节和膝关节置换术的未来：个性化关节置换术社会的声明
关节置换的最终目的是让关节像天然健康的关节一样无痛和功能。这种状况有时被称为“被遗忘的联合”（2）。尽管在植入物生存方面取得了显着成功，但可以说，当前的髋关节和膝关节置换术的方法尚未完全实现这一目标。患者自然希望接受无并发症的手术，术后疼痛最小，快速康复。此外，他们想在联合疾病影响他们的生活方式之前恢复他们享受的休闲活动（例如运动），并在手术后立即重返工作岗位。适用于身体苛刻的工作（屋顶，管道，消防，警务等）的患者。），无法恢复工作可能会迫使他们通过潜在的重大社会经济成本来重新定位职业道路。
项目开发和预测试骨关节炎概念化问卷，以评估膝盖疼痛患者的知识和信念
许多患有骨关节炎的人认为，尽管有高级证据表明，但对关节的体育锻炼对关节是无益或危险的。对骨关节炎的科学了解的最新进展导致了新的治疗方法，这些治疗方法针对个人的状况以及最佳实践管理策略（例如体育活动）的重要性。概念上的变化被认为是一种重要机制，通过这种机制，例如疼痛科学教育等认知干预措施可以减轻疼痛并改善功能。目前尚无对骨关节炎概念化的具体评估，可以确定认知干预措施在影响膝关节骨关节炎患者的习惯变化方面的有效性。因此，我们旨在开发项目库，这是开发问卷的第一阶段，以评估人们对膝关节骨关节炎的概念，以及体育活动在管理骨关节炎中的作用。使用指南信息的混合方法设计，专家小组确定了与有关膝关节骨关节炎和体育活动（知识，信念，理解）有关的概念化有关的领域。小组创建了33个临时项目。定性和定量预测试被用来探索膝盖骨关节炎的人如何理解临时物品。十八人患有膝盖骨关节炎，完成了有关他们对每个临时项目措辞/语法的理解的认知访谈。临时物品库对100人进行了膝盖骨关节炎的现场测试。可读性是足够的，而验收的阅读性得分为57.7。尽管有14.7％的人使用了“完全同意”的响应选项，但只有3.4％的响应使用“非常分歧”选项，这表明可能的响应偏见。预测质量测试确定了对问卷指示的相关修改。专家小组评估了定性数据，以评估是否应修改项目以及如何修改项目以解决所识别的问题，从而最终有45个项目，这些项目可以在未来的研究中对精神属性进行评估。
是一种性别偏见的减少数据驱动的精确医学系统，可帮助选择3级和4级膝关节骨关节炎
该模型的测试RMSE为6.72，MAE为5.38，反映了整个患者队列的中等预测精度。性别分层显示实际和预测的OKS改进之间没有统计学上的显着差异（p值：男性= 0.93，女性= 0.92）。对于适合TKR的患者子集，该模型的RMSE增加了9.77，MAE为7.81，表明该组的准确性降低。决策树分析确定术前的OKS，放射学等级和性别是治疗后结果的重要预测指标，术前OKS是最关键的决定因素。术前OKS患者根据放射学严重程度和性别显示出不同的反应，这表明这些因素在确定治疗疗效方面存在细微的相互作用。
为什么个性化手术是髋关节和膝关节置换术的未来：个性化关节置换术协会的声明
关节置换的最终目的是使关节像天然健康关节一样无痛且功能正常；这种状态有时被称为“被遗忘的关节”（2）。尽管在植入物存活率方面取得了显著的成功，但可以说目前的全髋关节和膝关节置换术尚未完全实现这一目标。患者自然希望手术无并发症，术后疼痛最小，恢复迅速。此外，他们希望恢复在关节疾病影响他们的生活方式之前所享受的休闲活动（例如体育运动），并在手术后迅速重返工作岗位。对于从事体力劳动（屋顶、管道、消防、警察等）的患者来说，无法恢复工作可能会迫使他们重新调整职业道路，这可能会带来巨大的社会经济成本。
为什么个性化手术是髋关节和膝关节置换术的未来：个性化关节置换术社会的声明
关节置换的最终目的是让关节像天然健康的关节一样无痛和功能。这种状况有时被称为“被遗忘的联合”（2）。尽管在植入物生存方面取得了显着成功，但可以说，当前的髋关节和膝关节置换术的方法尚未完全实现这一目标。患者自然希望接受无并发症的手术，术后疼痛最小，快速康复。此外，他们想在联合疾病影响他们的生活方式之前恢复他们享受的休闲活动（例如运动），并在手术后立即重返工作岗位。适用于身体苛刻的工作（屋顶，管道，消防，警务等）的患者。），无法恢复工作可能会迫使他们通过潜在的重大社会经济成本重新定位职业道路。
AI-Smartphone无标记运动捕获反转跳动期间髋关节，膝盖和踝关节运动学的运动
f i g u r e 1 Vicon标记（前后）用于反射标记（A）：右前头部RFHD，左前头部LFHD，左后头LBHD，左后头LBHD，右后头RBHD，Clavicle Clav，Clavicle Clav，Clavicle clav，serternum strn，c7，C7，C7，C7，c7 LWRA/LWRB, Left Finger LFIN, Right Shoulder RSHO, Right Upper Arm RUPA, Right Elbow RELB, Right Forearm RFRM, Right Wrist RWRA/RWRB, Right Finger RFIN, Left ASIS LASI, Left PSIS LPSI, Right ASIS RASI, Right PSIS RPSI, Left thigh LTHI, Left Knee LKNE, Left Tibia LTIB, Left Ankle LANK, Left脚跟Lhee，左脚趾ltoe，右大腿Rthi，右膝盖rkne，右胫骨rtib，右脚踝等级，右脚跟Rhee和右脚趾rtoe； SBSQ置（B）的标记模型由24个解剖键组成组成，结合成骨骼模型：0：骨盆中心，1：中心左髋关节，2：右臀部中心臀部，3：下脊柱，4：左膝盖中心，4：左膝盖，5：右膝盖的中心，6：中心，7：中心，7：左中间：左左：左：左：左：左：8：左：脚趾，11：右脚趾的中心点，12：脖子，13：左锁骨中心点，14：右侧锁骨中心点，15：头部中心，中心，16：左肩关节中心：17：右肩关节中心，右肘接头，18：左肘接头中心，19：右肘中心，右肘关节中心，20：20：左手腕的中心：左手腕的中心，21：左手腕的中心，左右22：左侧的中心：左侧的右侧孔右侧和23：23：23：23：23：23：23：23：23：23：
Exactech 推出用于肩关节置换术的开创性人工智能和放射组学研究，重点介绍膝关节和踝关节技术的进展
这项新研究展示了机器学习技术（如聚类）如何将 CT 图像衍生的放射组学数据与患者人口统计数据聚合在一起，以确定临床相关的肌肉分类，这些分类可以预测肩关节置换术后的临床结果。在第一项研究中，分析了 1,382 名患者的 CT 扫描中的三角肌放射组学，以确定肩关节置换术前后与高水平和低水平运动相关的五个不同的三角肌群。该技术可以应用于其他肌肉以及骨骼，以合成复杂的图像数据，以便临床医生通过术前规划软件轻松解释。
量子增强精准医疗应用，支持晚期膝关节骨关节炎个性化治疗的数据驱动临床决策：precisionKNEE_QNN 的开发和初步验证
背景 膝关节骨关节炎的临床问题是，尽管一些新疗法安全有效，但反应各不相同，定义预测个体反应的特征仍然是一个挑战。基于参数化量子电路 (PQC) 的变分量子经典和量子机器学习 (QML) 算法是一种很有前途的实验技术，可以提高基于存储在大型非结构化数据库中的真实数据的精准医疗临床决策支持系统 (CDSS) 的效率。在本文中，我们测试了一个量子神经网络 (QNN) 应用程序，以支持精准数据驱动的临床决策，为晚期膝关节骨关节炎选择个性化治疗。方法在征得患者同意并经研究伦理委员会批准后，我们收集了 170 名符合膝关节置换术条件的患者（Kellgren-Lawrence 分级 ≥ 3、OKS 27、年龄 ≥ 64 和特发性关节炎病因）在 2 年内接受单次微碎片脂肪注射治疗前后的临床人口统计数据。为减轻性别偏见，性别类别保持平衡（76 名男性，94 名女性）。OKS 改善 ≥ 7 的患者被视为有反应者。我们在随机选择的 113 名患者训练子集上训练了 QNN 分类器，以在 1 年时根据疼痛和功能对反应者与无反应者（73 R，40 NR）进行分类。异常值从训练数据集中隐藏，但从验证集中保留。我们在 IBM 量子模拟器上运行了 QNN 分类器，以减少由于噪声造成的错误。结果 我们在随机选择的 57 名患者（34 名 R，23 名 NR）测试子集（包括异常值）上测试了我们的 QNN 分类器。无信息率为 0.59。我们的应用程序正确地将 34 名反应者中的 28 名和 23 名无反应者中的 6 名分类为正确（敏感性 = 0.82，特异性 = 0.26，F1 统计量 = 0.71）。阳性（LR+）和阴性（LR-）似然比分别为 1.11 和 0.68。诊断优势比 (DOR) 等于 2。结论 在相对较小的膝关节骨关节炎数据集上测试的 QNN 分类器的初步临床和技术结果表明，量子机器学习应用于数据驱动的临床决策是一项很有前途的技术。我们的研究结果需要通过更大的真实世界非结构化数据集进行进一步的研究验证，并通过人工智能临床试验进行临床验证，以测试模型的功效、安全性、临床意义和在公共卫生层面的相关性。