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术中雷列芬太尼使用可减少冠状动脉搭桥手术后的房颤
目的：冠状动脉搭桥术后的心房效果是一种相对众所周知的并发症，已经观察到了很长时间。尽管围手术期间的管理和药物发生了变化，但它们对术后心房效果产生的影响尚不清楚。因此，我们研究了各种围手术期管理方法以及术后心房效果的发生。方法：患者在2010年1月至2019年10月之间接受了冠状动脉旁路搭桥术。这项研究是一项回顾性的观察性研究，我们在所有术后所有5天都研究了心房智能的发生率。患者因素包括年龄，性别，身高和体重，术前因素包括口服他汀类药物，HBA1C，左心室射血分数和左心房直径；术中因素包括操作时间，使用雷曲板的使用，使用β受体阻滞剂，含镁的输液使用，在E外平衡以及血管吻合的数量。结果：在276例病例中，有81例术后心房效果得到了认可。两组在年龄，左心房直径和术中使用雷列利尼尔的使用情况下存在显着差异。逻辑回归分析介绍了年龄的影响（OR 1.045，95％CI 1.015 E 1.076，p <0.01），术前左心房直径（OR 1.072，95％CI 1.023 E 1.023 E 1.124，P <0.01），p <0.01），以及内部内部的0.4.495％0.4928.492，955.492，95％，95％，95％，95％，95％，CI。 p¼0.011）在手术后的心房效果上。结论：手术时间不影响术后心房功能。年龄和左心脏直径先前已显示出影响术后的心房效果，我们的结果相似。这项研究表明，使用瑞典降低了术后心房功能的发生率。另一方面，没有发现其他因素具有效果。
手术 @墨尔本
1。Sun Yat-Sen University 2。 克利夫兰诊所基金会3。 杜克大学4。 多伦多大学5。 新加坡国立大学6。 南方医科大学7。 新加坡国家眼中心8。 伦敦大学学院9。 南中国技术大学10。 广东省人民医院11。 维也纳医科大学12。 剑桥大学13。 华盛顿大学14。 休斯顿卫理公会15。 Moorfields眼医院NHS基金会信托16。 牛津大学17。 案例西部储备大学18。 伯恩大学19。 康奈尔大学20。 Guy's和St Thomas'NHS基金会信托21。 上海若o汤大学22。 McMaster University 23。 哥伦比亚大学24。 香港中国大学25. 哥本哈根大学26。 约翰·霍普金斯大学27。 纪念Sloan-Kettering癌症中心28。 加利福尼亚大学洛杉矶分校29。 迈阿密大学30。 纽约长老会医院31。 Zhejiang UniversitySun Yat-Sen University 2。克利夫兰诊所基金会3。杜克大学4。多伦多大学5。新加坡国立大学6。南方医科大学7。新加坡国家眼中心8。伦敦大学学院9。南中国技术大学10。 广东省人民医院11。 维也纳医科大学12。 剑桥大学13。 华盛顿大学14。 休斯顿卫理公会15。 Moorfields眼医院NHS基金会信托16。 牛津大学17。 案例西部储备大学18。 伯恩大学19。 康奈尔大学20。 Guy's和St Thomas'NHS基金会信托21。 上海若o汤大学22。 McMaster University 23。 哥伦比亚大学24。 香港中国大学25. 哥本哈根大学26。 约翰·霍普金斯大学27。 纪念Sloan-Kettering癌症中心28。 加利福尼亚大学洛杉矶分校29。 迈阿密大学30。 纽约长老会医院31。 Zhejiang University南中国技术大学10。广东省人民医院11。维也纳医科大学12。剑桥大学13。华盛顿大学14。休斯顿卫理公会15。Moorfields眼医院NHS基金会信托16。牛津大学17。案例西部储备大学18。伯恩大学19。康奈尔大学20。Guy's和St Thomas'NHS基金会信托21。上海若o汤大学22。McMaster University 23。 哥伦比亚大学24。 香港中国大学25. 哥本哈根大学26。 约翰·霍普金斯大学27。 纪念Sloan-Kettering癌症中心28。 加利福尼亚大学洛杉矶分校29。 迈阿密大学30。 纽约长老会医院31。 Zhejiang UniversityMcMaster University 23。哥伦比亚大学24。香港中国大学25.哥本哈根大学26。约翰·霍普金斯大学27。纪念Sloan-Kettering癌症中心28。加利福尼亚大学洛杉矶分校29。迈阿密大学30。纽约长老会医院31。Zhejiang University
口腔颌面外科人工智能
口腔颌面外科 (OMFS) 是医学的一个专门分支，专注于涉及口腔、颌骨、面部和相关结构的外科手术，它将从 AI 集成中获益匪浅。在 AI 快速发展的推动下，OMFS 领域正处于变革时代的边缘。AI 在提高诊断精度、优化手术计划、改善患者治疗效果和减少并发症方面具有巨大潜力。随着机器学习和深度学习等 AI 技术的发展，它们越来越多地应用于 OMFS，包括图像分析、预测建模和机器人辅助手术等领域。此外，AI 还用于诊断、头颅测量、术前计划、术中测量、结果评估和术后随访等任务。本文探讨了 AI 在 OMFS 中的当前前景，重点介绍了其在这个充满活力且快速发展的领域的应用、优势、局限性和未来前景。(3)
机器人手术：改造医疗保健景观
摘要：机器人手术已成为医学上的创新进展，这已经彻底改变了医疗保健的面貌。患者可以从这项技术的无与伦比的精度，控制和最低侵入性的选择中受益，以整合复杂的机器人技术，人工智能和准确的手术方法。使用机器人设备，外科医生现在可能会以提高准确性，更少的创伤和更快的恢复时间进行困难的程序。较短的医院住院和并发症率降低是这种更好的患者预后的结果。本文研究了机器人手术的发展，其目前在一系列医学专业中的用途及其对患者护理和更大的医疗保健系统的影响。它还解决了未来机器人手术的困难和前景，尤其是如何将其与远程医疗和机器学习等尖端创新融为一体，这有可能完全改变手术领域。此分析强调了机器人手术如何改变医疗保健的分娩并改善患者的结果。它还显示了机器人手术如何有可能成为现代医学的新规范。
艾尔斯伯里外科健康与参与论坛
冬天即将来临，天气已经从温暖转为寒冷。很快，夜晚就会开始变黑，气温会下降得更低。但这些变化对于那些没有安全住处的人来说并不容易。许多无家可归的人被迫在户外或没有暖气或防寒设施的地方睡觉。寒冷天气的增加往往会导致死亡人数增加，随着气温下降，健康风险也会增加。露宿街头的人更容易受寒，由于潜在的健康状况，他们更容易受到这种暴露的严重影响，而且他们更难以采取预防措施保护自己。我们常常认为无家可归者是自己离开家造成的。一个人无家可归的原因有很多，每个人的故事都是独一无二的。 许多人因为无法履行经济承诺而被迫离开家园。 这可能是因为他们的感情破裂了 逃离情感或身体虐待或虐待关系。 房屋因火灾或疏于维修而处于危险之中。 住在养老院或刚从军队或监狱退役的人 有精神健康问题，难以与他人生活在一起的人。 找不到负担得起的住房。你能做些什么来帮助无家可归的人？ 1. 与无家可归者慈善机构交谈：如果你看到无家可归的年轻人，请与慈善机构或无家可归者收容所交谈，他们将能够帮助该人。你通常可以通过在线搜索找到这些详细信息。 2. 无家可归会非常孤独，小小的善举可以带来很大的不同。你可以为他们提供热饮或餐食。即使是友好的
领导欧洲的妇科机器人手术-Sergs
我们感谢大家于6月在西班牙马德里加入我们的第16届年度SERGS会议。祝贺Sergs 2024会议主席Pluvio Coronado和当地组织委员会，这是如此令人难忘的经历。在会议期间，Sergs领导者兼导师Javier Magrina在不断提高我们的外科手术技能的持续过程和心理实践中发表了令人惊叹的演讲。我们要感谢哈维尔·玛格丽娜（Javier Magrina）允许我们在本期“ The Console”中介绍他的演讲。与我们分享这样的时间旅行在我们的亚专业中是对机器人妇科医生的当前和子孙后代的宝贵礼物。正如哈维尔·玛格丽娜（Javier Magrina）所建议的：“永远不要停止学习。手术不是终点，这是一个连续的过程。不要为自己掌握的掌握；向前传递。这是我们所有人的义务。”
增强现实实施的最低侵入性手术中的现实实施，用于将来在肺手术中应用：系统评价
摘要目的：该系统综述研究了用于可变形器官的微创手术中使用的增强现实（AR）系统，重点是初始注册，动态跟踪和可视化。目的是对与当前AR技术相关的当前知识，应用和挑战进行全面了解，旨在利用这些见解来开发专用的AR肺部视频或机器人辅助胸腔手术（VATS/大鼠）工作。方法：在2024年4月16日，在Embase，Medline（OVID）和Web of Science中进行了系统搜索，遵循用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）的首选报告项目。搜索着重于术中AR应用和可变形器官的术中导航目的。进行质量评估，并根据初始注册和动态跟踪方法对研究进行分类。 结果：包括33篇文章，其中一篇涉及肺手术。 研究使用手动和（半）自动登记方法，这些方法是通过基于解剖学的，基于纤维的或基于表面的技术建立的。 考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。 大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。 结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。进行质量评估，并根据初始注册和动态跟踪方法对研究进行分类。结果：包括33篇文章，其中一篇涉及肺手术。研究使用手动和（半）自动登记方法，这些方法是通过基于解剖学的，基于纤维的或基于表面的技术建立的。考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。 大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。 结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。对肺应用的未来研究应集中于探索基于表面的注册方法，考虑其非侵入性，无标记性质和有希望的准确性。此外，鉴于支气管 - 血管解剖结构在肺桶/大鼠中的重要性和相对稳定性，基于血管标记的方法值得探索。评估这些方法的临床可行性至关重要，尤其是关于注册准确性和对手术结果的潜在影响。
乳腺癌手术最新进展
明尼阿波利斯明尼苏达大学健康信息学研究所。Melton-Meaux 博士自 2010 年以来一直是 ACS 的研究员，并在 2024 年 4 月的 ACS 领导力与倡导峰会上主持了一场关于人工智能的精彩会议。她在信息学领域的职业生涯跨越了过去 20 年，在此期间，她帮助医疗保健组织采用通用电子健康记录并成为数据驱动的实体。她是一位非凡的专家，我很高兴她能推动我们进入当今的健康信息学时代。这项工作建立在现有优势之上。新兴的人工智能转型建立在大数据之上，学院和大数据自这个术语存在以来就一直结合在一起。例如，国家外科质量改进计划已成为 ACS 的一部分 20 年，目前收集了大约 700 家医院的数据，其中包括加拿大、澳大利亚和其他国家的 140 家医院。ACS 国家癌症数据库，
在机器人辅助手术期间的自主标记的超声引导系统
摘要 - 虽然只有有限数量的程序在机器人指导手术期间可用图像指导，但他们仍然要求外科医生手动将所获得的扫描引用到其在组织表面上的预计位置。虽然外科医生可以通过电外科标记器官表面上的边界，但肿瘤周围的精确边缘可能会保持可变，并且在病理分析之前不能保证。本文提出了第一次尝试自主提取和标记肿瘤边界，并在组织表面上指定边缘。它提出了通过惯性测量单元（IMU）传感器融合进行刀具 - 组织相互作用控制的第一个概念，并从电信单元（ESU）的电信号中进行接触检测，不需要力感应。我们使用解剖表面几何形状开发并评估了对超声（US）幻象的方法，比较将肿瘤投射到表面上的不同策略，并评估其在重复试验中的准确性。最后，我们证明了将方法转化为前猪肝的可行性。我们能够达到高于0的真正正率。84和低于0的错误检测率。12与虚拟和前体实验的标记轨迹的每个计算和执行的跟踪参考相比。
2024 年 ESC 与欧洲心胸外科协会 (EACTS) 合作制定的心房颤动管理指南
作者/工作组成员：Isabelle C. Van Gelder * † ，（主席）（荷兰）、Michiel Rienstra ± ，（工作组协调员）（荷兰）、Karina V. Bunting ± ，（工作组协调员）（英国）、Ruben Casado-Arroyo（比利时）、Valeria Caso 1（意大利）、Harry JGM Crijns（荷兰）、Tom JR De Potter（比利时）、Jeremy Dwight（英国）、Luigina Guasti（意大利）、Thorsten Hanke 2（德国）、Tiny Jaarsma（瑞典）、Maddalena Lettino（意大利）、Maja-Lisa Løchen（挪威）、R. Thomas Lumbers（英国）、Bart Maesen 2（荷兰）、Inge Mølgaard（丹麦）、Giuseppe MC Rosano（英国）、Prashanthan Sanders（澳大利亚）、Renate B. Schnabel（德国）、Piotr Suwalski 2（波兰）、Emma Svennberg（瑞典）、Juan Tamargo（西班牙）、Otilia Tica（罗马尼亚）、Vassil Traykov（保加利亚）、Stylianos Tzeis（希腊）、Dipak Kotecha * † ，（主席）（英国）以及欧洲科学委员会科学文献组