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髋部骨折患者的患者出院指南
便秘是患者手术后最常见的问题之一。手术麻醉，食欲不足，体育锻炼有限和阿片类止痛药都可能导致便秘。在您住在医院时，您会得到粪便软化剂：colace（docusate Sodiuie）和miralax（聚乙二醇）。除非您患有腹泻，否则继续在家中继续。吃富含纤维的食物和喝大量水也会有所帮助。含有高纤维的食物组包括全谷物，豆类，水果和蔬菜。如果您两天内没有排便，请每天两次服用Miralax。如果您在另外两天内仍然没有排便，并且您没有肾脏/肾脏问题的历史，请喝½瓶柠檬酸镁。如果4小时后没有排便，则剩余的1/2。不要让便秘持续太久。如果在这些干预措施后仍然没有排便，请联系您的初级保健医师或Ortho外科医生。
基于图像的髋部断裂风险评估的生物力学观点：进步和挑战
髋部骨折构成了重要的健康挑战，尤其是在老龄化的人群中，导致了大量的发病率和经济负担。大多数髋部骨折是由骨质疏松症和跌倒的组合引起的。准确评估髋部骨折风险对于确定高风险个体和实施有效的预防策略至关重要。当前的临床工具，例如断裂风险评估工具（FRAX），主要依赖于大量人群研究得出的临床风险因素的统计模型。但是，这些工具通常缺乏捕获直接影响骨折易感性的个体生物力学因素。因此，基于图像的生物力学方法主要利用双能X射线吸收仪（DXA）和定量计算机层析成像（QCT），它引起了人们的关注，因为它们的潜力提供了对骨骼强度的更精确评估的潜力，并具有涉及跌倒的影响，从而增强了风险预测的准确性。生物力学方法依赖于两个基本组成部分：评估骨骼强度并预测降落引起的撞击力。在基于图像的有限元（Fe）建模中进行了显着进步，以进行骨骼强度分析和降落诱导的影响力的动态模拟，但仍然存在重大挑战。在这篇综述中，我们研究了这些领域的最新进展，并强调了要提高领域并改善断裂风险预测的主要挑战。
引用：Chen Q，Hao P，Wong C等。通过髋部骨折的老年人的1年死亡率的新型命名图的开发和验证：一项研究
抽象客观髋部骨折是一种普遍的状况，老年人的死亡率很高。我们试图为老年髋部骨折患者开发基于列克的生存预测模型。设计回顾性案例对照研究。从医学信息收入ini III（模拟III v.1.4）中设置数据。参与者根据MIMIC-III v.1.4滤除了老年髋部骨折患者的临床特征，包括基本信息，合并症，严重程度评分，实验室测试和治疗。方法和主要结局指标研究中包括的所有患者均来自重症监护，并随机分为训练和验证集（7：3）。根据检索到的数据，最低绝对收缩和选择操作员（LASSO）回归和多个逻辑回归分析用于识别1年死亡率的独立预测变量，然后构建了风险预测的标题图。通过一致性索引（C-索引），接收器操作特征曲线，决策曲线分析（DCA）和校准曲线评估了列格图模型的预测值。这项研究中总共包括341例髋部骨折患者； 121例案件在1年内死亡。在套索回归和多重逻辑回归分析后，新的列诺图包含年龄，体重，淋巴细胞计数的比例，肝病，恶性肿瘤和充血性心力衰竭的预测变量。结论新的预测模型为老年髋部骨折患者的1年死亡率提供了个性化预测。在验证集中，构造的模型证明了以0.738（95％CI 0.674至0.802）为0.738（95％CI 0.674至0.802）的令人满意的歧视，在验证集中为0.713（95％CI 0.608至0.819）。校准曲线在预测和观察到的概率之间显示出良好的拟合程度，而DCA证实了该模型的临床实用性。与其他髋部骨折模型相比，我们的命名图特别适合预测关键患者的长期死亡率。
无法治愈的实体癌症的发病轨迹
一名 58 岁女性患者，主诉严重的髋部疼痛和进行性呼吸困难。她被诊断为 4 期非小细胞肺癌，伴有淋巴结和骨骼转移。髋部疼痛是由骨转移引起的，她接受了大剂量芬太尼和萘普生治疗。由于细菌性肺炎的发展，她的呼吸困难加重，她被转入重症监护室，在那里开始使用广谱抗生素和人工通气。由于患者有原癌基因酪氨酸蛋白激酶 1 重排，因此还开始使用靶向治疗克唑替尼治疗。一周内，呼吸困难减轻，对人工通气的需求也随之减轻。患者的髋部疼痛也大大减轻，因此可以减少大剂量的阿片类药物。转入重症监护室几天后，她身体状况良好出院。
原创研究 预测老年髋部骨折术后心脏事件的列线图的开发和内部验证
目的：术后心脏事件 (PCE) 是老年人髋部骨折手术后的主要不良事件之一。现有的心脏风险评估工具存在一些局限性，并不是专门为接受髋部骨折手术的老年患者设计的。本研究旨在开发并内部验证用于预测这些患者 PCE 的列线图。患者和方法：我们对 2015 年 7 月至 2021 年 12 月期间在我院接受髋部骨折手术的 992 名年龄≥65 岁的患者进行了回顾性研究。收集了患者的人口统计学和临床数据。使用最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 回归选择预测因子，并使用多元逻辑回归构建列线图。通过引导进行内部验证。模型的判别能力由受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 决定。评估了该模型的校准和临床效用。将列线图的预测能力和临床益处与修订的心脏风险指数 (RCRI) 进行了比较。结果：构建了包括全身麻醉、美国麻醉师协会（ASA）分级、心力衰竭史、严重心律失常史、冠状动脉疾病史、术前血小板计数和血清肌酐7个变量的列线图。该列线图具有良好的预测能力（AUC = 0.875，95% 置信区间[CI]：0.828– 0.918）。校准图和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示校准效果良好（P = 0.520）。决策曲线分析和临床影响曲线证实了临床实用性。该列线图的预测能力和临床实用性优于RCRI。结论：我们开发了一种易于使用的列线图来预测老年髋部骨折患者的PCE。该预测模型可有效识别PCE高风险患者，并可能有助于围手术期管理优化。
使用机器学习算法和 SHapley Additive exPlanations 预测老年患者术后谵妄症的模型
术后谵妄（POD）是老年髋部骨折患者常见且严重的并发症。识别出POD的高危患者有助于改善髋部骨折患者的预后。我们对2014年1月至2019年8月期间接受骨科手术治疗髋部骨折的老年患者（≥65岁）进行了回顾性研究。采用常规逻辑回归和五种机器学习算法建立POD的预测模型。采用逻辑回归方法构建POD预测列线图。计算受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）、准确度、灵敏度和精确度来评估不同的模型。使用Shapley加性解释（SHAP）解释个体的特征重要性。约797名患者参加了该研究，POD的发生率为9.28%（74/797）。年龄、肾功能不全、慢性阻塞性肺病 (COPD)、抗精神病药物的使用、乳酸脱氢酶 (LDH) 和 C 反应蛋白用于构建 POD 的列线图，AUC 为 0.71。五种机器学习模型的 AUC 分别为 0.81（随机森林）、0.80（GBM）、0.68（AdaBoost）、0.77（XGBoost）和 0.70（SVM）。六种模型的敏感度范围从 68.8%（逻辑回归和 SVM）到 91.9%（随机森林）。六种机器学习模型的精确度范围从 18.3%（逻辑回归）到 67.8%（SVM）。使用逻辑回归和五种机器学习算法构建了髋部骨折患者 POD 的六种预测模型。机器学习算法的应用可以提供便捷的 POD 风险分层，使老年髋部骨折患者受益。
大转子疼痛综合征临床实践指南
大转子疼痛综合征 (GTPS) 被定义为触诊转子周围区域时出现髋部外侧疼痛。疼痛可沿大腿向下辐射至髋部后部，但很少辐射至膝盖远端。以前，疼痛的原因被完全归因于转子滑囊炎。然而，疼痛的来源可能包括转子滑囊、臀中肌和臀小肌腱以及髂胫束。涉及 GTPS 的研究中，MRI 检查显示转子滑囊炎是一种罕见的发现，并且并非单独发现；当发现时，滑囊扩张与臀肌病变共存。2 最近的研究表明，臀肌腱病是髋部外侧疼痛的主要原因。2 GTPS 发病率最高通常发生在 40 至 60 岁之间，女性与男性的比例为 4:1。6
姿势控制过程中的运动策略不是肌肉疲劳联合依赖性，但肌肉疲劳会增加姿势不对称
这项研究的目的是研究在安静的站立任务中，踝关节和髋部肌肉疲劳对姿势控制的运动调节（实验1）和对称性（实验2）的影响。二十三名年轻人在双侧脚踝和髋部肌肉疲劳方案（随机）之前和之后在单独的力平台上执行了两足动物的姿势任务。踝关节和髋部肌肉分别使用站立小腿升高方案（踝关节疲劳）分别疲劳，分别以受控运动频率（0.5Hz）坐在椅子上的臀部（髋关节疲劳）的屈曲和延伸。在两个实验中，测量了两个实验，压力，压力和肌电图参数。在实验2中使用对称指数在参数中分析姿势不对称。我们的主要发现表明，肌肉疲劳会损害姿势稳定性，而不论疲劳的肌肉区域（即踝关节或髋关节）。此外，年轻人在脚踝和髋部肌肉疲劳方案之前和之后都使用了脚踝运动策略（实验1）。此外，我们发现在肌肉疲劳后安静的站立任务中，下肢（实验2）之间增加了不对称性。因此，我们可以得出结论，姿势运动策略不是肌肉疲劳的关节依赖性，而疲劳任务会增加姿势不对称性，而不论疲劳区域（髋关节或踝关节）。这些发现可以应用于运动训练和康复计划，目的是减少对不对称和改善平衡的疲劳影响。
30年
NeuRA 研究人员启动了 eWALK 临床试验，使用神经刺激结合物理疗法帮助脊髓损伤不完全的患者重新行走。研究人员开发了多种慢性疼痛干预措施，包括分级感觉运动再训练和数字工具，以帮助调节情绪和减少发作。澳大利亚新西兰髋部骨折登记处的最新报告揭示了术后活动实践的差异，并推动了髋部骨折护理的改善。我们开展了跨代活动试点，将学龄前儿童和老年人聚集在一起对抗虚弱症，得到了社区的热烈响应。在全球范围内，我们为有史以来规模最大的双相情感障碍基因研究做出了贡献，该研究确定了与该疾病相关的 64 个基因组区域。我们与挪威和英国的研究人员合作，试验了一项旨在帮助早期痴呆症患者及其护理人员的计划。
健康创新苏格兰（HISES）
项目/需求主题的潜在客户（行业合作）多发性（NAZ LONE）髋部骨折（Alasdair Maclullich）糖尿病（Stuart Ritchie）Ophthalmology（Andrew Tatham）护理屋（Susan Shenkin）脆弱（Atul Anand Anand Anand）Camhs（Atul Anand）Camhs（fiona divy）