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使用机器学习的老年人的可视化风险预测系统开发：基于Charls
肌肉减少症已成为老年人的重要健康问题，其特征是肌肉质量降低，肌肉力量降低和逐渐的身体机能下降（1，2）。这种退化性状况严重限制了移动性，增加了跌倒和断裂的风险，并可能导致生活质量下降和死亡率较高（3）。在中国，随着迅速衰老的过程，肌肉减少症的流行率仍然很高，对医疗保健系统和家庭护理承担了重大负担（4）。迅速确定高风险的人并采用科学干预措施，例如增加蛋白质摄入和增强的体育锻炼，可以帮助维持健康的肌肉状况并降低肌肉减少症的风险（5，6）。随着大数据和人工智能的快速发展，基于健康数据的机器学习模型显示出疾病风险评估的巨大潜力（7，8）。
管理老年囚犯的肥胖和糖尿病
老年囚犯人口的人口呈指数增长，并正在为全球刑事司法系统带来新的挑战。此外，长期监禁的司法政策导致居住在监狱中的老年人比例越来越高。惩教系统中老年人服役的兴起与监狱人口中的肥胖症和糖尿病患病率激增有关。证据表明，通过适当的饮食管理，体育锻炼和压力管理，肥胖和糖尿病的负担可以减轻任何人群。但是，从研究证据的文献中尚不清楚这将如何推广到衰老过程中肥胖和糖尿病的老年人。在全球刑法系统中被监禁的个体似乎表现出肥胖和糖尿病的增加，而牢固的司法政策可能是解决方案。本研究将研究目前旨在解决监狱人口肥胖的司法政策的证据，尤其是在老年人中。
COVID-19 MRNA疫苗（5年及以上）患者组方向 ehia：在患有镰状细胞疾病的患者中使用的plerixa（... 呼吸道合胞病毒（RSV）老年人计划通讯 诊断成像数据集统计版本 2025/26 NHS付款计划 - 咨询通知 NHS标准合同2024/25-一般条件（完整... 中型安全住院服务（MSU） 专业皮肤科服务规范 NHS标准合同2024/25 国家创新药品基金列表v1.3
nhse和根据本PGD提供服务的人不得更改，修改或添加本文档的临床内容（第4、5和6节）；这种行动将使提供的临床签名无效。此外，授权组织不得改变第3节（员工特征）。第2节只能由授权PGD的人根据《人类药品法规》 2012 1（HMR2012）附表16第2部分第2部分（代表NHSE）修改。第7节可以在提供的指定可编辑字段中进行编辑，但仅出于提供这些部分的目的，即使用PGD的NHS组织的责任和治理安排。第7节不能用于更改，修改或添加到临床内容中。此类行动将使UKHSA临床内容授权无效，该临床内容授权是根据法规提供的。第7节将由提供服务及其授权经理的注册从业人员完成。
虚拟现实作为可能的老年护理技术
虚拟现实（VR）是一种可以将其定义为“三维计算机生成的模拟环境，它试图复制现实世界或想象中的环境和互动，从而支持工作，教育，娱乐和健康”（Abbas等，2023，第7页）。在以医疗保健为中心的系统评价（Abbas等，2023）中出现了这种相对广泛的定义，这是本研究文章的领域，但在整个文献中都使用了其他定义（例如，请参见Burdea和Coiffet，2003; Furht，2008; Heim，2008; Heim，2008; Heim，1993; Heim; Heim; Heim; 1993; 1993; Steuuer，2000年）。vr可以是非剥皮或沉浸式的（Hamad and Jia，2022; Wohlgenannt等，2020），前者以围绕用户的筛选形式（Rahouti等，2021），而后者通过使用（HMDS）（HMDS）的使用，而后者是
老年学：了解衰老的科学。
老年学是对衰老过程以及老年人面临的挑战和问题的多学科研究。随着全球人口的持续年龄，老年病的重要性已经显着增长，在塑造支持老年人的政策，医疗保健和社会系统中发挥了关键作用[1]。老年医学包括各个方面，包括生物学，心理和社会因素，并试图了解衰老如何影响个人和社会。尽管许多人将衰老与衰老相关，但老年学强调了健康衰老的潜力，探索了提高老年人生活质量的方法。老年医学的见解介绍了从医疗保健实践和高级生活选择到社会服务和政府政策的一切，这使其成为满足老龄化人口需求的关键领域[2]。
新手风险工作：大三学生如何指导新兴技术（例如生成AI）的老年人可以导致学习失败
从历史上看，初级专业人员已经指导了新技术的高级专业人员，因为大三学生通常比老年人更愿意执行低级任务以学习新技能，这比老年人更有能力，可以比老年人进行接近工作本身的实时实验，并且比老年人更愿意学习与传统身份和规范冲突的创新方法。但是，我们对新兴技术的使用量很高的不确定性，因为它们具有广泛的功能，并且在变化中发生了变化时，我们一无所知。随着人工智能的兴起，特别是学习算法和LLM，这种情况可能越来越普遍。在我们的研究中，我们的研究是全球管理咨询公司波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）进行的，我们在7月 - 78名初级顾问（Au-Gust 2023）进行了采访，他们最近参加了一次实地实验，该实验使他们首次访问了Generative AI（GPT-4）（GPT-4），以解决一项战略业务问题解决任务。实验后不久，我们发现初级专业人员可能无法围绕不确定的新兴技术来管理风险，因为大三学生可能会建议三种新手风险工作策略：1）基于缺乏深度不存在的技术，而不是在不确定的范围内，而是不确定范围的范围，而不是范围内的范围，而不是范围范围的范围。 3）专注于项目级的干预措施，而不是系统部位或生态系统级别。新手风险工作的含义是，当预计初级专业人员成为不确定，新兴技术的专业知识的来源时，这可能导致学习失败。这项研究有助于我们理解围绕新兴技术，组织中的风险工作以及人为计算机互动的理解。
如何更好地管理老年人的心血管危险因素？ 1
心血管疾病是由于与年龄相关的心脏和血管的结构和功能改变以及心血管危险因素（CV RF）的累积暴露，因此75岁及以上受试者的发病率和死亡率的主要原因。这个迅速增长的人口具有健康状况和功能能力的显着异质性。最古老的受试者通常是最脆弱的，因为它们面临需要预防和治疗性治疗的心血管并发症的最高风险。此外，同一人群也是最容易受到不良药物影响的影响，这需要适合个人的非攻击性治疗策略。他们可以通过降低剂量，特别是抗高血压治疗，或者阻止某些被认为不是必需的药物来要求脱离处方，以避免与多种药物有关的风险。
抑郁综合症，认知障碍以及喀麦隆社区老年人之间的相关因素
背景：抑郁综合征（DS）和认知障碍（CI）与不成功的衰老有关。但是，对喀麦隆知之甚少。本研究旨在评估喀麦隆老年人中与DS和CI相关的因素。方法：为这项横断面研究选择了599名年龄≥60岁的人的代表性样本。社会人口统计学和健康数据。ds和CI。ROSOW移动量表，日常生活活动（ADL）和日常生活（IADL）量表的乐器活动用于评估功能能力。CHI-2，ANOVA和多元回归分析，以评估与DS和CI相关的因素。统计显着性的阈值为5％。结果：平均年龄为68.9±7.2岁，性别比m/ f = 0.93，体重为68.5±14.7 kg。ds影响了14.5％的人口，CI为21.4％。在多变量分析中，DS与男性性别（OR）= 1.7 [95％置信区间（CI）：1.1 - 2.7]，P = 0.031）和不活动（OR = 1.7 [95％CI：1.0 - 3.0]，P = 0.043）。结论：相关的因素表明，与无活动的不活动作斗争并鼓励早期和长期教育以防止老年人中的DS和/或CI。ci与缺乏教育（OR = 6.5 [95％CI：3.5 - 12.2]，p <0.001），无活动性（OR = 5.3 [95％CI：1.6 - 17.9]，p = 0.008），p = 0.008），单个（OR = 3.7 [95％CI：1.2 - 11.3]，p = 0.0％，p = 0.05％，或3.3％，或civi：6或= 3.3％或civi：1.6或civi：1。1.1.1.19（或civi：1。1.1y）（或civi：1。1.1y）（或civi off off offof offof offof。 - 6.5]，p = 0.001），并且与无IADL（OR = 0.3 [95％CI：0.2 - 0.6]，P = 0.001）和ADL残疾（OR = 0.5 [95％CI：0.2 - 0.9]，P = 0.032）。
苯二氮卓类和替代性催眠使用的趋势与加拿大魁北克的老年人的多种多发性相关
Gosselin E.，Simard M.，Lunghi C.，Sirois C.（2022）。加拿大魁北克的老年人在苯并二氮卓类和替代性催眠使用的趋势。药物电子学和药物安全，31（3），322-333 [10.1002/pds.5383]。