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World File Search System髋关节
2025 年 1 月 5 日
下周日，1 月 12 日安装和圣餐托儿所服务员：Rachel Van Roekel、Lexy Van Ginkel、Rachel Wynia、Kierra Wolfswinkel。服务员：Wayne Te Grotenhuis。引座员：卢克·哈恩 (M)埃里克·奥克森多夫（NE）肖恩·罗宾逊（SW）。茶点：Jerry Renes、Doug Van Beek。曲奇饼：特别音乐：Virgil Houtkooper。特别奉献：宣教项目。公告：祈祷中支持 Lenore Prins 将于 1 月 8 日星期三接受活检。Tasha Oostra 正在从胆囊手术中恢复。泰特·范埃森 (Tate Van Essen) 正在手术后康复。维姬·菲舍尔 (Vicki Fischer) 目前正在康复中，接受髋关节置换手术。鲍勃·维尔·穆尔姆 (Bob Ver Mulm) 正在从髋关节手术中康复。凯尔·范金克尔 (Kyle Van Ginkel) 在军队服役。
探索颞下颌疾病的复杂性
外周神经损伤，例如上臀神经的轴突损伤，是罕见的，但髋关节置换术后可能发生的并发症。本病例报告描述了使用脂肪衍生的间充质干细胞（MSC）来治疗71岁患者上臀神经的轴突损伤。常规康复失败后，选择MSC浸润并使用超声（美国）指导进行。两个月后，患者显示出肌电图（EMG）的归一化，表明完全恢复神经，并显着改善了神经性疼痛。患者还表明，在等速评估中，右髋关节扩展期间的最大扭矩增加了55％，功率增加了9％，从而提高了肌肉强度和功能。此病例强调了MSC在促进神经再生中的潜力，表明这种方法可以加速神经恢复并改善短期临床结局。尽管结果是有希望的，但仍需要进一步的研究来确认这种治疗的疗效和安全性。这种细胞疗法和身体康复的综合模型代表了从复杂的神经损伤中恢复的重大进步。
在骨关节炎研究中使用机器学习
摘要目的这篇系统文献综述的目的是提供对机器学习（ML）在骨关节炎（OA）临床护理中的使用（ML）的全面概述。方法，使用带有关键词和网格术语的Medline PubMed于2021年7月进行了系统文献综述。对于每份选定的文章，收集了患者的数量，使用的ML算法，分析的数据类型，验证方法和数据可用性。从1148片筛选的文章中进行了46个结果，并分析了46篇；大多数是在2017年以后出版的。十二篇文章与诊断有关，7与预测相关，4与表型有关，12至严重程度为11，而进展为11。包括18至5749的患者人数。总体而言，有35％的文章描述了深度学习的使用和74％的成像分析。总共85％的物品涉及膝盖OA和15％的髋关节OA。没有研究研究手OA。 大多数研究都涉及相同的队列，其中来自OA计划的数据中有46％的文章，最多的髋关节和队列膝关节膝关节群为11％和7％。 数据和源代码分别在54％和22％的文章中分别公开可用。 仅在7％的文章中提供了外部验证。 结论本评论提出了对临床OA研究中使用的ML方法的最新概述，并将有助于增强其在该领域的应用。没有研究研究手OA。大多数研究都涉及相同的队列，其中来自OA计划的数据中有46％的文章，最多的髋关节和队列膝关节膝关节群为11％和7％。数据和源代码分别在54％和22％的文章中分别公开可用。仅在7％的文章中提供了外部验证。结论本评论提出了对临床OA研究中使用的ML方法的最新概述，并将有助于增强其在该领域的应用。
Sunnybrook 杂志 - 多伦多
荷兰中心要求髋关节和膝关节置换患者携带所有药物到医生处进行为期六周的随访。在这次预约中，医生将与患者一起讨论疼痛管理和药物需求。如果不再需要止痛药，患者可以归还未使用的部分。任何归还的阿片类药物都会被锁起来，只有授权人员才能将其取走，以进行经过验证的处置。
最适合您的计划是什么？有三种选择
Medical Mutual 的临床卓越中心网络 * 旨在解决复杂护理的高成本问题，同时提高需要特殊护理和手术（如减肥手术、心脏护理、膝关节和髋关节置换、脊柱手术和移植）的患者的质量。我们认可精选医生和医院，因为他们为患者提供安全、有效的护理。每个提供商都必须符合严格的标准，并实现患者安全和结果的总体质量指标，这些指标是根据医学界的意见制定的。
覆盖政策/指南
2. 对于 2 岁及以上的会员，若满足以下任一条件，可授予 12 个月的授权用于治疗中度至重度活动性关节型幼年特发性关节炎：i. 会员对以足够剂量和疗程给予的甲氨蝶呤或其他常规合成药物（例如来氟米特、柳氮磺吡啶、羟氯喹）反应不足。ii. 会员对计划内的非甾体抗炎药 (NSAID) 和/或关节内糖皮质激素（例如曲安奈德）试验反应不足，并且存在以下不良预后风险因素之一：a. 涉及踝关节、腕关节、髋关节、骶髂关节和/或颞下颌关节 (TMJ) b. 存在糜烂性疾病或肌腱炎 c. 诊断延迟 d. 炎症标志物水平升高 e. 对称性疾病 iii.会员具有导致疾病严重程度的风险因素，并且可能存在更难治愈的疾病过程（参见附录 B），并且会员还符合以下条件之一：a. 涉及高风险关节（例如颈椎、腕关节或髋关节）。b. 疾病活动度高。c. 被判定为罹患致残性关节疾病的风险较高。
引用本文：Iwori Takeda、Atsushi Yamada 和 Hiroshi Onodera (2020)：人工智能辅助医疗应用的动作捕捉：无标记和被动标记动作捕捉的比较研究，生物力学和生物医学工程中的计算机方法，DOI：10.1080/10255842.2020.1856372
摘要 我们的目的是确定人工智能 (AI) 辅助无标记运动捕捉软件是否有用在临床医学和康复领域。目前，尚不清楚人工智能辅助无标记方法是否可以应用于下肢功能障碍的个体，例如使用踝足矫形器或拐杖的人。然而，由于许多下肢瘫痪患者和足矫形器使用者在站立期失去跖趾 (MP) 关节屈曲，因此有必要估计固定 MP 关节运动下足部识别的准确性。使用 OpenPose（一种无标记方法）和传统的被动标记运动捕捉方法确定跑步机行走过程中的髋关节、膝关节和踝关节角度；并比较了两种方法的结果。我们还研究了踝足矫形器和拐杖是否会影响 OpenPose 的识别能力。通过被动标记法 (MAC3D)、OpenPose 和使用 Kinovea 软件的手动视频分析获得的髋关节和膝关节数据显示出显著的相关性。与 OpenPose 和 Kinovea 获得的踝关节数据（相关性强）相比，MAC3D 获得的踝关节数据相关性较弱。OpenPose 可以充分替代传统的被动标记运动捕捉，适用于正常步态和使用矫形器或拐杖的异常步态。此外，OpenPose 适用于 MP 关节运动受损的患者。使用 OpenPose 可以降低传统被动标记运动捕捉的复杂性和成本，而不会影响识别准确性。
医疗时报King Koti 26 01 2025
Sri Aditya博士。b是海得拉巴顶级骨科医生之一，主要从事膝盖和髋关节置换手术，以及其他运动损伤和复杂的创伤病例。作为简单和修订联合置换手术的专家，Sri Aditya博士。b不断努力增强他的技术，并采用最新的方法来改善患者的预后。他以患者为中心的方法可确保考虑每个可能的因素为患者提供最佳的结果和生活质量。具有全面的背景和对卓越的热情。b是骨科领域中的宝贵资产，可确保对患者的最佳护理。