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脊柱肌肉萎缩（SMA）的基因疗法
SofíaLucilaRodríguezRiveraRivera儿科神经科医生毕业于La Raza国家医疗中心IMSS UNAM。附属于Tecnologico de Monterrey，Tec Salud Zambrano Hellion医院和区域综合医院墨西哥社会保障研究所（IMSS）蒙特雷（NuevoLeón）的33号。西班牙默西亚大学的癫痫学家。来自阿根廷布宜诺斯艾利斯的Arturo Jauretche国立大学的神经生理学家。是墨西哥神经病学学院，墨西哥儿科神经病学会和国际反癫痫联盟墨西哥分会的活跃成员。
牧羊人中心脊柱冬季2024
（从左到右）在2019年，克里斯汀（Kristine）获得了佐治亚州国家女士年度社会活动奖。第二年，她在佐治亚州参议院的工作中获得了认可。▶克里斯汀于2021年与丈夫约翰·奥祖格（John Ozug）结婚。美丽的仪式在夏威夷举行。▶Kristine在美国MS Association妇女时装秀中帮助计划，执行和模型。这次活动筹集了资金，以改善受社区多发性硬化症影响者的生活。（从左到右，上排）Randie Seigel，Deborah Backus博士，Rebecca Duguid，Rachael Fenich，Heather Breeden，Lynsey Barron，Mandy Peterson-Tice。（底行）克里斯汀·沃纳·奥泽格（Kristine Werner Ozug），琳达·利维（Linda Levy），蒂法尼·普尔（Tiffany Poole），卡伦·卡雷拉（Karen Carera）（克里斯汀（Kristine）的姐姐），琳达·沃纳（Linda Werner）（克里斯汀（Kristine）的妈妈）。
脊柱CSF泄漏的非典型演示
53岁的男人有7年的历史，有缓慢的进步，不对称的肱肌肌营养，左>右。2008 -EMG建议宫颈运动根或前角细胞的病理。Diagnosed with atypical motor neuron disease (“ALS”) 2019 – worsening upper limb weakness and wasting with sensorineural hearing loss MRI showed extensive supra- and infratentorial superficial siderosis (surface of entire spinal cord), and large ventral intraspinal fluid collection with bony spurs at C6-C7 2021- developed parkinsonism, responded to levodopa (felt to be idiopathic PD和无关）2022-症状，检查或成像的变化
脊柱肌肉萎缩（SMA）ACT纸
瞄准者：本指南主要是为临床医生提供的教育资源，以帮助他们提供优质的医疗服务，不应将其包括在内的所有适当的程序和测试，或不包括其他程序和测试，这些程序和测试可合理地指导获得相同的结果。遵守本指南并不一定能确保成功的医疗结果。在确定任何特定程序或测试的适当性时，临床医生应将其自己的专业判断应用于个别患者或标本所呈现的特定临床情况。临床医生被鼓励记录使用特定程序或测试的原因，无论它是否符合本指南。还建议临床医生注意通过该指南的日期，并考虑在该日期之后可用的其他医学和科学信息。©美国医学遗传学学院，2009年（部分通过MCHB/HRSA/HHS授予＃U22MC03957）
准确指导硬膜外或脊柱麻醉
所有专家都说，当前的脊柱或硬膜外麻醉程序是在脊柱地标触及椎间盘上。两个指出，可以使用常规超声波，但这不是很常见，因为需要专业技能。两位专家说，该设备具有创新性，因为它可以通过在超声图像上叠加的椎骨图像来轻松找到椎间盘空间。也有人指出，使用该设备需要最少的训练，并且它是手持式设备，因此很容易在床边使用。一位专家说，该设备可以在产妇护理中帮助超声引导的脊柱或硬膜外块，因为它比较大的机器更容易使用，并且在给予脊柱块时遇到困难时。四位专家认为，除标准护理外，还可以使用该设备。一个人认为它可以随着时间的流逝而取代当前的标准护理。
机器学习和脊柱损伤深度学习
摘要：脊柱损伤，包括宫颈和胸骨骨折，仍然是一个主要的公共卫生问题。机器学习和深度学习技术的最新进步为改善脊柱损伤护理中的诊断和预后方法提供了令人兴奋的前景。本叙事综述系统地探讨了这些计算方法的实际实用性，重点是它们在成像技术中的应用，例如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI），以及结构化的临床数据。包括39项研究，34项专注于诊断应用，主要使用深度学习来执行椎骨骨折识别，良性和恶性骨折之间的区分以及AO骨折分类等任务。其余五个是预后的，使用机器学习来分析参数，以预测椎骨塌陷和未来断裂风险等结果。本评论重点介绍了机器学习和深度学习在脊柱损伤护理中的潜在好处，尤其是它们在增强诊断能力，详细的断裂表征，风险评估和个性化治疗计划方面的作用。
成人中轴型脊柱关节炎和非放射学中轴型脊柱关节炎的生物制剂途径
Janus 激酶 (JAK) 抑制剂：降低重大心血管事件、恶性肿瘤、静脉血栓栓塞症、严重感染和死亡率增加风险的措施： 除非没有其他合适的替代方案，否则不应在具有以下风险因素的患者中使用 JAK 抑制剂（filgotinib、upadacitinib 和 tofacitinib）： - 年龄 65 岁或以上 - 目前或过去长期吸烟 - 心血管疾病或恶性肿瘤的其他风险因素 对有其他 VTE 风险因素的患者开处方时要谨慎，并尽可能开出较低的剂量 对所有患者进行定期皮肤检查以检查是否有皮肤恶性肿瘤（MHRA 2023 年 4 月） 托法替尼 (Xeljanz®)
脊柱外科人工智能和机器学习的应用
预测模型的开发并不是脊柱外科领域的新概念。几十年来，外科医生一直依靠各种统计分析来确定并发症的风险因素，希望能够创建一个有效的模型。一种流行的技术是使用多元逻辑回归 (LR)，它可以为感兴趣的结果产生独立变量的优势比。这种分析的优势包括相对容易解释和应用。然而，预测模型的一个重要限制是所包含的预测变量数量有限。此外，这些传统分析本质上是静态的，假设输入和输出变量之间存在“线性”关系，并且在引入新数据时可能难以解决患者特定需求的复杂性。在过去十年中，医疗保健提供者通过电子病历的数字化获得了大量患者信息。因此，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为实施更准确和更通用的预测模型的潜在解决方案的中心。人工智能和机器学习越来越受青睐的主要原因包括能够快速处理大量数据、创建适应新数据的模型以及理解传统回归模型可能无法理解的复杂非线性关系。脊柱研究已经显示出机器学习方法的潜力
转移性脊柱肿瘤学 - 对症治疗
摘要 脊柱肿瘤给治疗医生带来了巨大的挑战。了解肿瘤在髓内、硬膜内、髓外或硬膜外（硬膜外）空间内的位置不仅对于确定鉴别诊断至关重要，还可以提供有关当前和未来神经功能缺损的重要信息。尽管过去几十年来脊柱肿瘤治疗取得了重大进展，但这些患者仍可能出现与肿瘤或治疗相关的严重症状，如疼痛、虚弱、感觉受损以及肠道和膀胱功能障碍。脊柱肿瘤的治疗应由神经肿瘤学家、脊柱外科医生、医学和放射肿瘤学家、理疗师和疼痛专家组成的多学科团队参与，以提供全面的肿瘤管理，同时优化患者的功能状态和生活质量。