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World File Search System置换术
机器人辅助臀部和膝关节置换术
机器人辅助的髋关节和膝关节置换术代表骨科手术中的尖端进步，利用机器人技术来提高精度，改善临床结果并促进内部手术。在这些机器人辅助手术中，机器人系统协助外科医生计划和执行关节置换手术，从而促进个性化的植入物定位，并优化臀部和膝盖植入物的拟合度和对齐。尽管近年来，机器人辅助髋关节和膝关节置换术引起了人们的关注，但使用Scopus数据库进行了全面的文献计量分析。该文献计量分析回顾了从1961年到2022年的Scopus数据库，以研究有关机器人辅助髋关节和膝关节置换术领域的文献。本综述总共包括满足选择标准的577篇文章。与总髋关节置换术和单室膝关节置换术相比，大多数文章更多地侧重于总膝盖置换。绝大多数文章都是由美利坚合众国（美国）和英国（英国）的研究人员和临床医生撰写的。同样，这些地区的研究人员和临床医生撰写了大多数引用数量最多的文章。在机器人辅助的髋关节和膝盖替换领域中使用Scopus进行了这种全面的文献计量分析，有可能成为研究人员，临床医生和决策者的路线图，从而促进了知情的决策，促进了促进未来研究的努力和竞技场的发展，并促进了Robotic-assed Hip的发展。
采用保护性 TAVR 进行主动脉瓣置换术
在您入院和接受 TAVR 手术之前，您的医生可能会进行以下一些检查。请务必与您的医生讨论您可能正在服用的任何药物。他们会建议您在手术前一周停止服用某些药物。
带有Mako机器人臂辅助总膝关节置换术的陷阱
摘要：与手动总膝关节置换术相比，机器人臂辅助的总膝关节置换术（Ratka）最小化植入物比对的偏差可最大程度地使植入物的偏差在植入物位置上获得优异的精度。在这篇全面的评论中，我们介绍并分类了该程序的局限性和陷阱，我们还提供了避免每个限制的建议。主要的外科医生相关的局限性包括长时间的操作持续时间，检查点和销钉的插入松散，错误的注册和映射以及对骨切割过程中软组织的损害。与系统相关的问题包括由于振动，手术室的规格和电源的规格而导致的锯切中断，系统的高成本以及由于额外植入物而导致的每个操作的成本，无法使用系统的各种假体，各种无线连接，系统的组件之间的无线连接中断，该组件之间的六个关节设备之间的六个设备之间的无线连接。为了规避此手术程序中的潜在挑战，必须拥有足够的经验并接受全面的培训。在整个操作中保持对其他植入物的持续意识，并确定保存软组织的意义至关重要。在某些情况下，对系统及其固有的约束的深刻理解也可能是关键的。
关节置换术杂志
背景：下一代测序（NGS）在可疑的假肢感染的情况下，可以证明可以通过传统的基于文化的技术鉴定出的生物以外的生物。但是，人们担心一些微生物可能代表天然关节微生物组，而不是致病剂。这项工作试图评估双侧天然中NGS鉴定的微生物的存在，假定具有骨关节炎的“无菌”膝盖。方法：有40例接受原发性单侧（30）或双侧（10）总膝关节置换术的患者前景。在手术期间，从手术膝盖中获得了流体和组织的样品，并从非手术膝盖中获得了关节流体。样品被发送进行NGS分析，并根据制造商协议进行处理。患者年龄，体重指数，合并症，先前的注射史和关节炎等级与阳性NGS结果相关。结果：80个样本中有3个（3.8％）显示了阳性NG。其中有两种具有多种微生物（1个膝盖，有4个微生物； 1个带有2种微生物的膝盖）。另外2个样本的NGS结果低于制造商的报告阈值。最常见的生物体是Cutibacterium痤疮，这是3个阳性样品中的2个。没有患者基线特征与阳性NGS结果相关。结论：某些骨关节炎的天然膝关节具有阳性的微生物，鉴定为NGS。在天然膝盖中存在微生物具有重要意义，这对于在怀疑的假体感染的情况下更好地培养了天然关节微生物组以及NGS的利用。
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。
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。
2 型糖尿病与主动脉瓣置换术前后心肌结构、收缩功能、能量和血流变化之间的关系
结果：与 HVs 相比，AS 患者（AS-T2D 和 AS-noT2D 合并）在 AVR 前表现出 PCr/ATP（平均值 [95% CI]；HVs，2.15 [1.89, 2.34]；AS，1.66 [1.56, 1.75]；P <0.0001）和血管舒张剂应激 MBF（HVs，2.11 mL min g [1.89, 2.34]；AS，1.54 mL min g [1.41, 1.66]；P <0.0001）受损。 AVR 之前，在 AS 组中，与 AS-noT2D 患者相比，AS-T2D 患者的 PCr/ATP（AS-noT2D，1.74 [1.62, 1.86]；AS-T2D，1.44 [1.32, 1.56]；P =0.002）和血管舒张剂应激 MBF（AS-noT2D，1.67 mL min g [1.5, 1.84]；AS-T2D，1.25 mL min g [1.22, 1.38]；P =0.001）较差。在 AVR 之前，AS-T2D 患者的 PCr/ATP（AS-T2D，1.44 [1.30, 1.60]；T2D 对照组，1.66 [1.56, 1.75]；P =0.04）和血管扩张剂应激 MBF（AS-T2D，1.25 mL min g [1.10, 1.41]；T2D 对照组，1.54 mL min g [1.41, 1.66]；P =0.001）也比基线时的 T2D 对照组差。AVR 后，AS-noT2D 患者的 PCr/ATP 恢复正常，而 AS-T2D 患者没有改善（AS-noT2D，2.11 [1.79, 2.43]；AS-T2D，1.30 [1.07, 1.53]；P =0.0006）。接受 AVR 治疗后，两组 AS 的血管扩张剂应激 MBF 均有所改善，但 AS-T2D 患者的 MBF 仍然较低（AS-noT2D，1.80 mL min g [1.59, 2.0]；AS-T2D，1.48 mL min g [1.29, 1.66]；P =0.03）。PCr/ATP 不再有差异（AS-T2D，1.44
关于髋关节和膝关节置换术的未来的底漆
背景：从机器人辅助和可穿戴的技术到人工智力（AI）E LADEN ANARANETICS的软件供应服务，继续增强临床骨科D，即髋关节和膝关节置换术。扩展现实（XR）工具包括增强现实，虚拟现实和混合现实技术，代表了扩展外科手术视野的新领域，以最大程度地提高技术文化，专业知识和执行。本综述的目的是批判性地详细介绍并评估髋关节和膝关节置换术中XR的最新发展，并解决与AI相关的潜在应用。方法：在围绕XR的叙述性综述中，我们讨论（1）定义，（2）技术，（3）研究，（4）当前的应用和（5）将来的方向。我们突出显示了XR子集（增强现实，虚拟现实和混合现实），因为它们与髋关节和膝关节置换术的数字化生态系统越来越多。结果：对XR开发的XR骨科生态系统的叙述性回顾，并特别强调髋关节和膝关节置换术。XR作为教育，术前计划和手术执行的工具，并与未来的应用有关AI进行了讨论，以便在不牺牲精度的情况下消除了对机器人援助和术前先进成像的需求。©2023 Elsevier Inc.保留所有权利。结论：在暴露对临床成功至关重要的领域中，XR代表了一项新型的独立软件注入的服务，可优化技术教育，执行和专业知识，但需要与AI和先前经过验证的软件解决方案进行集成，以提供机会，以提供机器人和计算机层表E基于Emagraphy Ematography E的Image Image Image Image Image Image Image Image Image Ins Image Ins提供手术精度。
下肢关节置换术后预测持续使用阿片类药物的机器学习方法
摘要背景本研究的目的是为下肢关节置换术后持续使用阿片类药物使用的预测模型，并确定集合学习和超采样技术是否可以改善模型性能。我们比较了各种预测模型，以识别持续的术后阿片类药物使用，使用各种术前，术中和术后数据，包括手术程序，患者人口统计学/特征，过去的手术病史，阿片类药物使用历史，使用历史，经历了，合并症，生活方式，生活方式，生活方式，Anthesia详细信息和邮政课程。评估了六个分类模型：逻辑回归，随机森林分类器，简单喂养神经网络，平衡的随机森林分类器，平衡的装袋分类器和支持向量分类器。表现。重复分层的k-折叠交叉验证是为了计算接收器操作特性曲线（AUC）下的F1分数和面积。结果有1042例患者接受了膝关节或髋关节置换术，其中242例（23.2％）报告了持续使用的阿片类药物。没有SMOTE，逻辑回归模型的F1得分为0.47，AUC为0.79。所有合奏方法的性能都更好，平衡的包装分类器的F1得分为0.80，AUC为0.94。SMOTE基于F1分数的所有模型的性能提高了。具体来说，平衡袋分类器的性能提高到F1分数为0.84，AUC为0.96。在平衡装袋模型中最重要的特征是术后第1天使用阿片类药物，体重指数，年龄，术前阿片类药物，出院时处方的阿片类药物和住院时间。结论集合学习可以极大地改善持续使用阿片类药物的预测模型。对高危患者的准确和早期鉴定可以在临床决策和通过个性化干预措施的早期优化中发挥作用。