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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。
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
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
社论：肌肉骨骼系统的退化性和老年疾病的机制
退化性和老年肌肉骨骼系统的功能和结构变化包括骨关节炎，骨质疏松症，椎间盘退化和肌肉减少症。在全球衰老的背景下，这些疾病的发生率正在迅速增加。尽管时间和资源对其机制进行了大量投资，但这些疾病的病因和发病机理尚未完全了解。因此，这些疾病的当前治疗方法只能集中于晚期表现而不是原因。我们很高兴介绍有关退化性和老年肌肉骨骼疾病机制的研究主题，研究了基础科学和进步，以更好地理解它们。目前，生物信息学广泛用于各种疾病的研究。整合相关的生物信息学研究可以更准确地筛选出不同的基因，从而探索潜在的疾病机制。在文章中揭示了Tox3对骨关节炎的影响：来自生物信息学的见解，作者发现了新的诊断基因TOX3，用于骨关节炎（OA），通过生物信息学通过生物信息学，这将为OA患者的未来个性化和准确的治疗（Wang et Al and div Al div>）建立一个理论基础。）。对骨缺损进展的分子机制的生物信息学分析的作者表明，三组分子过程在骨缺损的发展中起着重要作用（Liu等人）。这些相关基因可能会为骨科疾病的治疗提供新的见解。）。最近的研究表明，肌肉减少症是与肝硬化相关事件的高风险因素的存在，但是这种疾病中肌肉减少症的病理生理机制是多因素且复杂的。血浆五匹糖苷的作者是肝硬化患者的肌肉减少症，步态速度低和死亡率的有用生物标志物，这首先发现血浆五匹糖苷水平显着且独立于Sarcopenia，sarcopenia，Saeki等人（Saeki等人）显着且独立地相关。除了研究退化性疾病的发病机理外，该机制治疗的探索也很重要。顺序围手术期静脉注射tranexamic酸的影响在减少术后失血和后腰椎后腹部融合后隐藏失血：一项随机对照试验显示，
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>
在衰老和老年疾病的测量中，机器学习的应用：系统评价
在NCD，糖尿病，高血压，慢性肾脏疾病，癌症和心血管疾病中。 糖尿病在老年人群中非常普遍，机器学习已被广泛应用于检测，预测和识别疾病的危险因素。 研究已经基于有监督的ML（逻辑回归，XG提升，决策树等）开发了预测模型（39,40） 和一些研究使用聚类算法（如主成分分析），逻辑回归分类器和其他受监督的ML算法确定了相关的风险因素（41,42）。 通过使用基于人群的数据集（43）与高腰围（44），认知障碍（45）和睡眠和肺措施（46）等危险因素的关联开发育种模型（43）。糖尿病在老年人群中非常普遍，机器学习已被广泛应用于检测，预测和识别疾病的危险因素。研究已经基于有监督的ML（逻辑回归，XG提升，决策树等）开发了预测模型（39,40）和一些研究使用聚类算法（如主成分分析），逻辑回归分类器和其他受监督的ML算法确定了相关的风险因素（41,42）。通过使用基于人群的数据集（43）与高腰围（44），认知障碍（45）和睡眠和肺措施（46）等危险因素的关联开发育种模型（43）育种模型（43）
高血糖危机：临床评估和当前的治疗策略
电子邮件：gabrielacalixtoobsf@gmail.com摘要报告扩展项目的经验，该项目旨在证明牙制治疗的重要性以及社会和口头状况对大流行期间老年人的影响，以及如何通过经验报告将项目改编而成。扩展项目是在大流行期间，牙科学生创建的，并且在限制实际活动的情况下，该项目开始在社交网络上传播有关牙齿牙龈病的信息。随后，在放松社会疏远时，可以在老年家庭中进行一项实际活动，随着延期协调的教师的随访，学生在其中开放了医疗记录，额外的和口腔内临床检查，并评估了大流行对这一组的精神和口腔健康的影响，以便对他们的治疗及其治疗的治疗方法以及他们的治疗方法，并与他们的疗法有关，并与他们的大学治疗相关，并与他们的大学治疗相关，并与他们的大学治疗有关，并将其与您的大学治疗有关有他们的治疗，并计划和实现他们的治疗。从这一经验以及巴西的老年人数量越来越多，牙科治疗在改善老年人生活质量和办公室的更好管理方面的重要性是显着的。关键字：牙科病理学，大流行，Covid-19，牙科。
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。
太极拳辅助治疗对老年抑郁症患者大脑连接的影响
与年轻抑郁症患者相比，老年抑郁症 (GD) 患者存在严重的合并症、认知障碍和治疗反应不佳 (Lenze 等人，2008 年；Mitchell 和 Subramaniam，2005 年)。迫切需要更有效的治疗方法来改善 GD 患者的情绪、认知和生活质量。太极拳等身心干预措施可减少负面情绪和全身炎症，改善身心健康（Abbott 和 Lavretsky，2013 年；Bower 和 Irwin，2016 年；Ibanez 等人，2020 年；Laird 等人，2018 年；Lavretsky 等人，2011 年；Solloway 等人，2016 年；Wang 等人，2010 年；Zhang 等人，2019 年），并对抑郁、焦虑和一般压力管理显示出有益的影响（Wang 等人，2014 年），因此它们成为抗抑郁药物的有希望的辅助治疗方法，以提高治疗效果。