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了解继发性骨癌
如果医生担心癌症已扩散至骨骼，您可能需要接受以下某些检查：• 血液检查 - 包括全血细胞计数和钙水平检查• 骨 X 光 - 对胸部和骨骼进行的扫描，以显示骨骼损伤、骨折或新骨生成• 骨扫描 - 将少量放射性染料注入静脉；染料会聚集在骨骼中，任何异常变化都会通过特殊的照相机和计算机发现• CT 或 MRI 扫描 - 使用特殊的计算机进行扫描并创建横截面图片以突出显示任何骨骼异常；这些扫描需要 30 到 90 分钟• PET-CT 扫描 - 这是 PET 扫描与 CT 扫描相结合的扫描，它比单独进行 CT 扫描提供更详细的信息；您会被注射少量放射性葡萄糖溶液以在扫描中突出显示任何癌变区域• 骨活检 - 从患骨中取出一些细胞和组织以在显微镜下检查。活检可以通过两种方式之一进行。在芯针活检中，局部麻醉使该区域麻木，然后插入一根细针以取出骨骼样本。医生可能会使用 CT 扫描帮助引导针头进入骨骼。在手术活检中，外科医生会取出一小段骨骼。这是在全身麻醉下进行的。
婴儿神经轴索营养不良症
疾病名称：婴儿神经轴索营养不良 ICD 10：G23.0 同义词：INAD、NBIA2、磷脂酶 A2 相关神经变性 (PLAN)、Seitelberger 病、伴有脑铁沉积的神经变性 A 疾病摘要：婴儿神经轴索营养不良 (INAD) 是一种与 PLA2G6 基因突变相关的神经变性疾病。它是继泛酸激酶相关神经变性 (PKAN，以前称为 Hallervorden-Spatz 病) 之后第二常见的伴有脑铁沉积 (NBIA) 的神经变性类型。INAD 以常染色体隐性方式遗传。 PLA2G6 编码钙非依赖性磷脂酶，与婴儿神经轴突营养不良 (INAD)、非典型神经轴突营养不良 (NAD) 和肌张力障碍-帕金森病有关。PLA2G6 表达于线粒体健康，并保护线粒体健康。它对膜稳态和钙信号传导也很重要。INAD 的组织学特征是轴突球体。表型上，INAD 的特征是心理运动退化，发病早于 6 个月至 3 岁之间。肌张力低下发生早，伴有严重虚弱，可能被痉挛取代。许多 INAD 患者还会出现进行性痴呆。患者通常在 10 岁之前因呼吸系统并发症死亡。患者可能因延髓功能障碍而接受胃造口管和气管切开术，有些患者可能需要手术矫正脊柱侧弯以改善呼吸状况。 INAD 患者的主要麻醉问题是他们术前呼吸状况不佳，这是由于气道清除和呼吸力学较差导致的，因此通常需要术后插管。
血液友善儿童的心率变异性和QT变化
先天性心脏病是出生时出现的心脏异常。抗烷虫先天性心脏病患者的患者最多，包括患有心房间隔缺陷（ASD）和心室间隔缺陷（VSD）的患者。这种情况的心脏手术涉及肺部旁通机（CPB），可引起炎症反应。 氯胺酮是一种麻醉剂，通过抑制炎症细胞因子的合成来发挥抗炎作用。 这项研究旨在证明氯胺酮对接受心肺旁通机接受心脏手术的患者的炎症细胞因子的减少。 这项研究采用了准实验分析方法。 建立了两个研究组：A组（n = 3）接收到芬太尼，而B组（n = 7）在心肺旁路机（CPB）运行之前和之后接收了氯胺酮。 血液样本是在诱导麻醉之前和从患者中移除CPB装置后一小时收集的。 这项研究利用Mann-Whitney检验评估两组之间的白介素-6（IL-6）和肿瘤坏死因子-Alpha（TNF-α）水平的差异。 发现A组的TNF-α水平为9.97±1.84，IL-6水平为29.30±6.33。 B组显示出10.57±4.33和IL-6值的TNF-α水平为26.36±12.16。 两组的测试结果均显示TNF-α水平（p = 0.569）和IL-6水平（p = 0.819）没有显着差异。这种情况的心脏手术涉及肺部旁通机（CPB），可引起炎症反应。氯胺酮是一种麻醉剂，通过抑制炎症细胞因子的合成来发挥抗炎作用。这项研究旨在证明氯胺酮对接受心肺旁通机接受心脏手术的患者的炎症细胞因子的减少。这项研究采用了准实验分析方法。建立了两个研究组：A组（n = 3）接收到芬太尼，而B组（n = 7）在心肺旁路机（CPB）运行之前和之后接收了氯胺酮。血液样本是在诱导麻醉之前和从患者中移除CPB装置后一小时收集的。这项研究利用Mann-Whitney检验评估两组之间的白介素-6（IL-6）和肿瘤坏死因子-Alpha（TNF-α）水平的差异。发现A组的TNF-α水平为9.97±1.84，IL-6水平为29.30±6.33。B组显示出10.57±4.33和IL-6值的TNF-α水平为26.36±12.16。两组的测试结果均显示TNF-α水平（p = 0.569）和IL-6水平（p = 0.819）没有显着差异。本研究的发现表明，使用CPB机器后，氯胺酮给药并未降低IL-6和TNF-Alpha的水平。
UHBW降低碳减少计划出版日期
基线年：2019/20涉及2020年4月基线排放计算的其他详细信息，大学医院Bristol NHS基金会信托基金会和Weston Area Health NHS Trust合并，合并为布里斯托尔大学医院布里斯托尔和韦斯顿NHS基金会信托基金。2019/20被选为与布里斯托尔，北萨默塞特郡和南格洛斯特郡综合护理系统（ICS）的基线相匹配的基线。IC中的所有合作伙伴都在努力实现相同的零碳目标。信托将其报告界限和会计方法与英格兰NHS的界限保持一致。作为NHS信任，我们的范围1排放包括使用麻醉气体发出的排放。范围3数据包括对我们供应链的摇篮分析碳足迹计算，以产生我们购买的商品和服务的排放。因此，我们无法将其与上游运输和分销所带来的特定排放分开，但它们包含在下面列出的购买的商品和服务数据中。信托不出售或运输任何产品。因此，下游运输和分配排放类别与我们无关。商务旅行排放直到2022/23才计算。因此，此范围3子集的数据是从2022/23而不是2019/20。我们的公共交通工具和航班的商务旅行排放是根据成本计算的。我们认识到，这不是最好的实践，但目前没有其他手段来计算这些排放。排放总数（TCO2E）范围1 12,772范围2 6,684
富勒烯受体有机太阳能电池
背景：脑电图（EEG）越来越多地用于监测全身麻醉的深度，但是大麻醉监测的EEG数据很少被重复用于研究。在这里，我们探索了从一般麻醉中重新利用脑电图监测，用于使用机器学习进行大脑年龄建模。我们假设在全身麻醉期间从脑电图估算的大脑年龄与围手术期风险有关。方法：我们在稳定的丙泊酚或稳定的丙烷麻醉下重新分析了323例患者的四局EEG，以研究四个EEG特征（EEG功率的95％（95％EEG功率<8 E 13 Hz）的年龄预测：总功率，Alpha频段，Alpha频段，Alpha band Power（8 E 13 Hz），Power Spectrum和Spatial spatial和Spatsial spatsial sy fromeny confurears和Spats spats spatsial sy频率。我们在丙泊酚麻醉期间由健康参考组（ASA 1或2）的EEG构建了年龄预测模型。尽管所有签名都是信息丰富的，但最先进的年龄预测性能通过沿整个功率谱的电极进行解析（平均绝对误差¼8.2岁； R2¼0.65）来解锁。结果：ASA 1或2例患者的临床探索表明，脑年龄与术中爆发抑制正相关，这是全身麻醉并发症的危险因素。令人惊讶的是，大脑年龄与较高的ASA分数患者的爆发抑制作用，表明隐藏的混杂因素。次级分析表明，与年龄相关的脑电图特征是丙泊酚麻醉的特异性，这是通过有限的模型概括对用sevo lureane维持的麻醉的。结论：尽管全身麻醉的脑电图可能实现最新的年龄预测，但麻醉药物之间的差异会影响脑时代模型的有效性和有效性。为了释放脑电图监测临床研究的休眠潜力，至关重要的是，具有精确记录药物剂量的异质种群的较大数据集至关重要。
重新利用脑电图监测用于建立脑老化生物标志物的一般麻醉：探索性研究
背景：脑电图（EEG）越来越多地用于监测全身麻醉的深度，但是大麻醉监测的EEG数据很少被重复用于研究。在这里，我们探索了从一般麻醉中重新利用脑电图监测，用于使用机器学习进行大脑年龄建模。我们假设在全身麻醉期间从脑电图估算的大脑年龄与围手术期风险有关。方法：我们在稳定的丙泊酚或稳定的丙烷麻醉下重新分析了323例患者的四局EEG，以研究四个EEG特征（EEG功率的95％（95％EEG功率<8 E 13 Hz）的年龄预测：总功率，Alpha频段，Alpha频段，Alpha band Power（8 E 13 Hz），Power Spectrum和Spatial spatial和Spatsial spatsial sy fromeny confurears和Spats spats spatsial sy频率。我们在丙泊酚麻醉期间由健康参考组（ASA 1或2）的EEG构建了年龄预测模型。尽管所有签名都是信息丰富的，但最先进的年龄预测性能通过沿整个功率谱的电极进行解析（平均绝对误差¼8.2岁； R2¼0.65）来解锁。结果：ASA 1或2例患者的临床探索表明，脑年龄与术中爆发抑制正相关，这是全身麻醉并发症的危险因素。令人惊讶的是，大脑年龄与较高的ASA分数患者的爆发抑制作用，表明隐藏的混杂因素。次级分析表明，与年龄相关的脑电图特征是丙泊酚麻醉的特异性，这是通过有限的模型概括对用sevo lureane维持的麻醉的。结论：尽管全身麻醉的脑电图可能实现最新的年龄预测，但麻醉药物之间的差异会影响脑时代模型的有效性和有效性。为了释放脑电图监测临床研究的休眠潜力，至关重要的是，具有精确记录药物剂量的异质种群的较大数据集至关重要。
黄金经典政策摘要
r限制服务，我们向您的医院治疗支付一定限制。我们不会完全支付公立医院或私人医院的任何房间的私人房间的费用。如果您被送往私人医院限制服务，则需要支付自付费用。x排除了我们对您的医院治疗的任何好处。如果您选择作为私人患者继续进行，则您的自付费用很高。医院封面我们与澳大利亚各地的私立医院签订了合同，以支付大多数程序的戏剧费用和医院住宿费用。当没有合同时，我们将支付默认利益（由政府设定），并且您可能有巨大的自付费用。您可以在www.westfund.com.au/find-a-provider/上查看我们的合同私人医院，或者在1300 937 838上致电我们致电。作为公立医院的私人患者，您将从医院的医生那里覆盖医院的住宿和您选择的医生。如果您的政策涵盖或限制了治疗，还应支付福利； - 医疗设备和人体组织产品：在规定的医疗设备和人类组织产品清单中概述的批准的好处。- 药品：对于所有制药福利计划（PBS）列出的药物，这些药物根据PBS批准的适应症进行管理。- 医生在医院期间收取的医疗费用，以及与您入院有关的麻醉，病理和放射学等常见和支持服务。只要Medicare福利计划（MBS）项目编号适用于这些服务，并且应支付Medicare福利。我们的访问差距覆盖计划可帮助您的医院掩护成员消除或减少医疗差距支付的自付费用。您的医生可以逐案选择是否参与访问差距覆盖计划，因此在开始治疗之前先询问您的医生很重要。访问www.westfund.com.au/find-a-provider/或致电1300 937 838，以获取更多信息。
儿童神经退行性疾病和麻醉注意事项
儿童神经退行性疾病包括多种疾病，这些疾病是由细胞和神经系统连接逐渐受损而引起的，而这些细胞和神经系统连接对于活动、协调、力量、感觉和认知至关重要。神经退行性疾病影响着全世界数百万人。神经系统疾病是涉及大脑、脊髓或神经和肌肉的疾病。患有神经系统疾病的儿童可能患有癫痫、发育迟缓、脑瘫、脑膜炎、遗传/代谢疾病或肌肉或神经疾病（如肌营养不良症或周围神经病变）。这些疾病通常很严重，可能会对受影响的儿童产生长期影响。最常导致心理生理疾病的病理可归纳为三类：协作困难（自闭症谱系障碍、智力障碍、恐惧症）；运动功能障碍（脑瘫、癫痫、其他脑部疾病、神经肌肉疾病）和颅面异常（唐氏综合症、其他遗传综合症）。由于临床病史以及缺乏合作，对于具有特殊需要 (SN) 的儿科非合作患者，尽管他们符合适用于无残疾患者的门诊管理标准，但麻醉风险可能难以评估。必须仔细规划患有心理生理障碍以及相关关系和认知问题的儿科患者的围手术期管理，以使整个住院过程尽可能舒适和减少创伤。全身麻醉是具有特殊需要 (SN) 的儿科患者最合适的麻醉类型，尽管这些患者的麻醉并发症更常见，主要是由于合并症、服用药物和解剖学特殊性。一些研究发现多次麻醉暴露与神经发育缺陷之间没有相关性，而另一些研究报告称，即使是一次麻醉也可能增加缺陷的风险。观察到需要全身麻醉的手术会导致发育或行为障碍的风险增加。根据目前的研究，有必要努力限制麻醉时间和麻醉次数以及麻醉剂的剂量。评估必须包括与需要特殊麻醉考虑的情况有关的病史和体格检查。早期诊断和干预对于管理儿科患者的这些神经系统疾病至关重要，可以改善整体生活质量和长期结果。
绿色计划 2023 – 2026
18.1 采取一切合理措施，尽量减少对环境的不利影响。18.2 根据绿色计划指南，维护和实施经管理机构批准的绿色计划。 18.2.1 向协调专员提供该计划实施进展的年度摘要 18.2.2 提名净零排放负责人，并确保协调专员随时了解担任其职位的人员的情况 18.3 在其绿色计划中，提供商必须量化其环境影响，并在其年度报告中公布定量进展数据，至少涵盖温室气体排放量（以吨为单位）、减排预测以及提供商实现这些减排目标的战略概述 18.4 作为其绿色计划的一部分，提供商必须制定明确、详细的计划，说明如何为“绿色 NHS”做出贡献，以实现与以下方面相关的“净零”国民健康服务承诺： 18.4.1 空气污染，具体如何，不迟于 2022 年 3 月 31 日： 18.4.1.1 采取行动减少车队车辆的空气污染，尽快合理过渡到专门使用低排放和超低排放车辆；18.4.1.2 采取行动逐步淘汰用于主要供暖的石油和煤炭，并用污染较少的替代品取而代之；18.4.1.3 制定并实施促进员工可持续出行选择的费用政策；18.4.1.4 确保任何汽车租赁计划都限制高排放车辆并推广超低排放车辆。 18.4.2 气候变化，特别是它将如何在 2022 年 3 月 31 日之前采取行动：18.4.2.1 减少服务提供者场所的温室气体排放，以实现“净零”国民卫生服务的目标；18.4.2.2 按照良好实践，减少使用或向大气释放对环境有害的气体（例如用作麻醉剂和吸入器推进剂的一氧化二氮和氟化气体）对碳的影响，包括适当减少手术中使用的地氟烷与七氟烷的比例至体积的 10% 以下，通过临床适当开具低温室气体排放吸入器处方，鼓励服务用户将吸入器退还给药房进行适当处理；
超声引导区域麻醉中的人工智能图像解释
超声引导下区域麻醉教育和培训建议。区域麻醉和疼痛医学 2009；34：40 – 6。4. Turbitt LR、Mariano ER、El-Boghdadly K。区域麻醉的未来方向：不仅仅针对行家。麻醉学 2020；75：293 – 7。5. Bowness J、Turnbull K、Taylor A 等人。在超声引导下区域麻醉期间识别变异解剖结构：临床改进的机会。英国麻醉杂志 2019；122：775 – 7。6. Drew T、Vo MLH、Wolfe JM。看不见的大猩猩再次来袭：专家观察员的持续注意力盲视。心理科学 2013； 24 ：1848 – 53。7. Connor CW。麻醉学中的人工智能和机器学习。麻醉学 2019；131：1346 – 59。8. James Lind Alliance。麻醉和术前护理前 10 名。http://www.jla.nihr.ac.uk/priority-setting-partnerships/anaesthesia- and-perioperative-care/top-10-priorities/（2019 年 11 月 15 日访问）。9. C ^ ot e CD，Kim PJ。麻醉学中的人工智能：迈向未来。多伦多大学医学杂志 2019；96：33 – 6。10. Karpagavalli S、Jamuna KS、Vijaya MS。用于术前麻醉风险预测的机器学习方法。国际工程技术最新趋势杂志 2009；1：19 – 22。11. Oh TT、Ikhsan M、Tan KK 等人。一种新的神经轴麻醉方法：自动超声脊柱标志识别的应用。BMC 麻醉学 2019；19：57。12. Wijnberge M、Geerts BF、Hol L 等人。机器学习衍生的术中低血压预警系统与标准护理对择期非心脏手术期间术中低血压深度和持续时间的影响。美国医学会杂志 2020；323：1052 – 60。13. Sippl P、Ganslandt T、Prokosch HU 等人。全身麻醉期间插管后缺氧的机器学习模型。卫生技术和信息学研究 2017； 243 : 212 – 6. 14. Lee CK, Ryu HG, Chung EJ 等。丙泊酚和瑞芬太尼靶控输注过程中双谱指数的预测：一种深度学习方法。麻醉学 2018；128：492 – 501。