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中风后eHealth Technologies - 基于上肢恢复的康复：系统评价
背景：中风是最常见的脑血管疾病之一，通常影响60岁及60岁以上的人。它导致各种需要运动和认知康复的残疾。中风后康复对恢复至关重要，特别是对于上肢障碍，这会影响大约80％的中风幸存者。常规康复经常面临诸如成本，可及性和患者依从性之类的障碍。相比之下，EHealth Technologies通过提供可访问，具有成本效益和引人入胜的康复解决方案提供了有希望的选择。目的：尽管许多系统的评论探讨了基于技术的康复的各个方面，用于中暑上肢恢复，但显然缺乏这些发现的全面综合。此差距提出了挑战，这主要是由于关注特定技术，这使理解这些干预措施的整体有效性变得复杂。因此，临床医生和研究人员可能会发现很难整体评估该领域，这可能会阻碍临床实践中明智的决策。本评论综合了从系统评价中评估eHealth技术干预措施对中风后的上肢恢复的有效性的证据。进行了两个主要问题：（1）基于EHEADH技术的疗法是否比中风康复的常规疗法更有效？（2）基于低成本技术的康复的主要临床考虑因素是什么？方法：使用基于人群，干预，比较，结果和研究设计（PICOS）框架的预定义纳入标准，在PubMed，PubMed，Scipus，Scopus，Embase和Google Scholar中进行了全面的文献搜索。包括英文发表的无日期限制的系统评价。Prisma（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目）流程图指导研究选择。使用多个系统评价（AMSTAR 2）标准评估方法学质量。结果：总共筛选了1792个记录，从而在2019年至2023年之间发表了7项系统评价。这些评论涵盖了95项研究，涉及2995名参与者，急性，亚急性和慢性中风阶段平均年龄为58.8岁。干预措施包括Telerebilitation，移动健康（MHealth）应用程序，增强现实（AR），虚拟现实（VR），可穿戴设备和Exergames。与常规疗法结合使用AR和VR表现出潜在的好处（例如，AR显示上肢功能的显着改善，标准化的平均差异为0.657； P <.001），而独立有效性的证据尚未确定，由于在研究设计，干预方案和结果测量中，由于异质性而导致异质性。由于方法上的局限性，大多数评论被评为质量较低。结论：EHealth Technologies有望通过在提供引人入胜的干预措施时解决诸如成本和可及性之类的障碍，以增强上肢康复后。然而，该领域仍然没有足够的证据来建立明确的疗效。未来的研究应集中于标准化方案，优化诸如剂量和任务特异性之类的神经康复原则，并改善方法论严格，以更好地评估这些干预措施的长期影响。
对从Covid-19气味丧失恢复的患者的定量和定性嗅觉功能障碍和其他症状的随访
Kathrin Ohla 1,2,3, †, Maria G. Veldhuizen 4, †, Tomer Green 5, Mackenzie E. Hannum 6, Alyssa J. Bakke 3, Shima T. Moein 7, Arnaud Tognetti 8, Elbrich M. Postma 9, Robert Pellegrino 6, Daniel Liang-Dar Hwang 10, Javier Albayay 11, Sachiko Koyama 12，Alissa A. Nolden 13，Thierry Thomas-Danguin 14，Carla Mucignat-Caretta 15，Nick S. Menger 16，Ilja Croijmans 17，LinaÖztürk4，HüseyinYanık4，HüseyinYanık4，Denis Pierron 18，Denis Pierron 18，Veronica Perecaia nune nune nune nune nune nune nune nune nune nunez-pine nune nune nune nunez-pine， 19，David Gillespie 21，Michael C. Farruggia 22，Cinzia Cecchetto 15，Marco A. Fornazieri 23，Carl Philpott 24，Vera Voznessensnkaya 25，Keiland W. Cooper W. Cooper 26，Paloma Rohlfs Dominguez 27 Elisabeth M. Weir 3，Dear Exten 3，Paule V. Joseph 31，Valentina Parma 6，John E. Hayes 3＃，Masha Y. Niv 5＃Kathrin Ohla 1,2,3, †, Maria G. Veldhuizen 4, †, Tomer Green 5, Mackenzie E. Hannum 6, Alyssa J. Bakke 3, Shima T. Moein 7, Arnaud Tognetti 8, Elbrich M. Postma 9, Robert Pellegrino 6, Daniel Liang-Dar Hwang 10, Javier Albayay 11, Sachiko Koyama 12，Alissa A. Nolden 13，Thierry Thomas-Danguin 14，Carla Mucignat-Caretta 15，Nick S. Menger 16，Ilja Croijmans 17，LinaÖztürk4，HüseyinYanık4，HüseyinYanık4，Denis Pierron 18，Denis Pierron 18，Veronica Perecaia nune nune nune nune nune nune nune nune nune nunez-pine nune nune nune nunez-pine， 19，David Gillespie 21，Michael C. Farruggia 22，Cinzia Cecchetto 15，Marco A. Fornazieri 23，Carl Philpott 24，Vera Voznessensnkaya 25，Keiland W. Cooper W. Cooper 26，Paloma Rohlfs Dominguez 27 Elisabeth M. Weir 3，Dear Exten 3，Paule V. Joseph 31，Valentina Parma 6，John E. Hayes 3＃，Masha Y. Niv 5＃
生物多样性恢复的沉浸式VR体验
作为简单的（可持续性问题构建参与性学习环境的元评估）项目，我们正在通过创新的教育工具解决生物多样性丧失的紧迫问题。我们的重点是将传统知识共享与先进的AR和VR技术相结合，以创造有意义的学习体验，以提高他们对环境问题的认识。该项目促进了情感联系并加深对环境挑战的理解。使用Unity和Gama平台，VR游戏可视化森林探索和种子收集活动，使玩家可以实现自己的目标，并看到其行动的环境影响。我们的游戏包括一种多人游戏模式，可以通过允许合作和竞争性互动来增强体验。Biodevrestorer目前正在开发，目的是通过在高中的沉浸式，动手的学习经验来提高长期意识并积极参与生物多样性保护。
由时间逆转损坏信息恢复的起源和限制
简介 - 量子动力学通过纠缠着许多自由度来争夺本地信息。尽管炒信息不再直接访问，但可以保存在远程相关性中，并且可以通过应用时间转换的统一来恢复。从这个意义上讲，拼凑而成的统一及其反向可以用作编码器。试图通过进行本地测量来访问编码信息的入侵者不会成功提取任何有用的信息，但会产生扰动，预计会破坏解码过程。最近显示了[1]，但是，在时间倒流之后仍可以恢复有限量的编码信息。参考文献中提出了这种有限恢复的物理起源。[1]由于量子系统中没有经典混乱。由于在向后时间演变中，由于入侵者引起的扰动的指数扩增，黄油的效应将排除任何形式的恢复形式。然而，这种相互作用在组合（半）经典和量子自由度的系统中打开了恢复问题。在这项工作的第一个部分中，我们研究了恢复与混乱之间的精确关系，并在特殊情况下表明，对于结合量子自由度与经典的经典混乱的系统，仍然可以恢复。因此，我们建议它是目标Qudit的有限维度希尔伯特空间，该空间托管初始信息，而不是缺少混乱，这是恢复的物理起源。另一个自然而没有解决的问题是，如何受到入侵者执行的性质和强度的限制。基于纠缠一夫一妻制[2，3]，并且炒信息是非局部存储的事实，人们会期望对扰动变得更糟，从而在目标Qudit和入侵者的设备之间产生更多的纠缠。在这项工作的第二部分中，我们通过根据入侵者行动的纠缠能力得出恢复的上限来量化这种效果[4]。我们的分析基于图1（我们的设置比[1]更一般）。爱丽丝，编码器编码器，以纯状态ρi = |准备qudit ψi⟩⟨ψi | ，以及在任意状态ρb的沐浴（例如，它可以是最大混合状态）；他们最初是
针对活供体供体肝移植恢复的捐赠者特定的数字双胞胎
肝切除仪启动了一个精心协调的增生过程，其特征在于驱动肝脏再生的调节细胞增殖。这个过程以肝脏质量的完全恢复结束，展示了这种体内平衡的精度和鲁棒性。肝脏迅速再生到功能齐全的器官的显着能力对于活着的供体肝移植（LDLT）的成功至关重要。在健康肝脏中，肝细胞通常保持静止状态（G0）。 然而，在部分肝切除术后，这些细胞过渡到G1相，以重新进入细胞周期。 手术重新分段会诱导各种应力，包括身体损伤，血流改变和代谢需求增加。 这些全部触发了在组织修复，再生和功能恢复中涉及的许多基因的激活和抑制。 在此过程中，在血液中可检测到的编码和非编码的RNA提供了对驱动肝脏回收的基因反应的有价值的见解。 这项研究将临床基因表达数据整合到先前开发的肝脏再生数学模型中，该模型跟踪静止，启动和增殖的肝细胞之间的过渡，以构建虚拟，特定于患者的肝模型。 使用来自12个健康LDLT供体的全部tran-squartome RNA测序数据，一年在14个时间点收集，我们通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）鉴定了肝切除特异性基因表达模式。 因此，我们为LDLT供体的肝脏开发了个性化的渐进数字双胞胎（PEPMDT）。在健康肝脏中，肝细胞通常保持静止状态（G0）。然而，在部分肝切除术后，这些细胞过渡到G1相，以重新进入细胞周期。手术重新分段会诱导各种应力，包括身体损伤，血流改变和代谢需求增加。这些全部触发了在组织修复，再生和功能恢复中涉及的许多基因的激活和抑制。在此过程中，在血液中可检测到的编码和非编码的RNA提供了对驱动肝脏回收的基因反应的有价值的见解。这项研究将临床基因表达数据整合到先前开发的肝脏再生数学模型中，该模型跟踪静止，启动和增殖的肝细胞之间的过渡，以构建虚拟，特定于患者的肝模型。使用来自12个健康LDLT供体的全部tran-squartome RNA测序数据，一年在14个时间点收集，我们通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）鉴定了肝切除特异性基因表达模式。因此，我们为LDLT供体的肝脏开发了个性化的渐进数字双胞胎（PEPMDT）。这些模式被组织成具有独特的转录动力学的截然不同的簇，并使用深度学习技术映射到模型变量。由此产生的PEPMDT通过利用血液衍生的基因表达数据来模拟再生反应来预测个体患者的恢复轨迹。通过将基因表达谱转换为动态模型变量，这种方法桥接了临床数据和数学建模，为个性化医学提供了强大的平台。这项研究强调了数据驱动的框架（如PEPMDT）在推进精密医学和优化LDLT供体的恢复结果方面的变革性潜力。———————————————————————————————————————————————————————————————————肝脏再生；部分肝切除术；数学建模；深入学习；数字双胞胎；活供体肝移植（LDLT）
一周完全的皮质失明后，一个非常罕见的完全视觉恢复的案例，燃烧后两只眼睛都没有光感知
皮质失明是一种神经系统疾病，是由于枕叶中的基因藻氨酸途径破坏，导致双侧视力丧失[1]，并以正常的基础镜头，眼部运动和瞳孔功能为特征[1]。这是枕皮质损伤[2]因不同病因而引起的失明的重要原因。皮质失明在存在/不存在视觉功能，严重程度，视觉不足的意识以及在不同患者中恢复功能的幅度方面有所不同[3]。尽管由于脑缺血和缺血，但皮质失明可能是燃烧的继发性，但很少有报道。燃烧的机制可能是通过导致流向大脑的血液流动的破坏，从而导致脑部灌注灌注，这可能会导致视觉皮质区域的参与导致皮质失明。尽管皮质失明可能在脑外科手术中很常见，头部创伤[4]，但中风等等，但在烧伤患者中非常罕见。
高强度运动训练对脊髓损伤后功能恢复的影响
脊髓损伤（SCI）是中枢神经系统的严重疾病，其特征是患病率高和严重的残疾，对患者及其家人造成了重大负担。近年来，由于其优势，包括低成本，高安全性，易于实施和重大疗效，运动训练在SCI的治疗方面已变得突出。然而，关于各种运动训练方式和强度对SCI患者功能恢复的影响的共识仍然难以捉摸，与高强度运动训练（HIET）相关的功效和风险（HIET）是持续辩论的主题。一些研究表明，与中度或低强度的运动训练相比，HIET具有卓越的治疗益处，例如增强的心血管应激反射敏感性和增加神经营养因素的释放。尽管如此，HIT可能会带来风险，包括继发性伤害，炎症反应增强和跌倒。本研究回顾了HIET对SCI患者各种身体系统的正面和负面影响，重点介绍了神经可塑性和免疫调节等机制，以提供其前瞻性临床应用的理论基础和证据。此外，分析了现有研究的局限性，以告知未来研究的建议和指导。
脊髓损伤后功能恢复的非侵入性方法：治疗目标和多模式设备干预
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带有随机样本大小和部分恢复的标签优惠券收集器问题
I。 [8] - [12]。最近已将其用于DNA中数据存储的组合编码研究[13] - [17]。最初以从统一和独立样本收集不同的优惠券来构建，CCP研究了收集所有不同优惠券所需的样品数量的分布。传统上，CCP涉及n个不同的均衡优惠券，在每个样本中，单个优惠券都会重复。在这种情况下，至少一次对每个优惠券进行采样所需的预期样本数为n·hn≈nlog n，其中h n是n -th谐波数。CCP的变体已出现以建模复杂的现实世界系统。 这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。 另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。 此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。 对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。 部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。 我们已出现以建模复杂的现实世界系统。这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。我们此问题的另一个概括是带有组图的CCP [25] - [27]。这种概括考虑了场景，在这种情况下，每个样本中没有收集单个优惠券，而是收集优惠券的随机子集。每个样品的大小可能是恒定k或随机变量（RV）k。一个人有兴趣表征所需的子集数量的分布，直到在这些样本中至少有一个优惠券中绘制每个优惠券为止。