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World File Search System麻醉
抗血栓药物患者的局部麻醉。
Ÿ 维生素 K 拮抗剂 (VKA) 华法林、醋硝香豆素、苯丙香豆素。 Ÿ 口服直接Xa因子抑制剂（ODF-Xa）利伐沙班、阿哌沙班、依度沙班（见表格）。 Ÿ 直接肠外Xa因子抑制剂磺达肝癸钠（FDX）。 Ÿ 直接因子IIa抑制剂达比加群。 Ÿ 低分子量肝素（LMWH）依诺肝素。 Ÿ 未分级肝素 (UFH) Ÿ 阿司匹林 Ÿ P2Y 抑制剂 (IP2Y) 氯吡格雷、普拉格雷、替格瑞洛。
“深脑刺激”的全身麻醉'
电子邮件：lara.celin@hotmail.com摘要简介：深脑刺激（ECP）是一种用于治疗高级神经退行性疾病的技术。目前，对于此过程，使用镇静剂最常用的麻醉方法是局部麻醉，因此患者保持意识。但是，患者必须中断抗帕克森药物，这会导致疼痛和心理后遗症。因此，文献讨论了全身麻醉在ECP中的使用及其可能的优势。目的：评估具有深脑刺激的手术中麻醉的不同技术。Meto Dology：这是PubMed数据库中的一项综合评论，使用描述符“麻醉和深脑刺激”，用于2019年至2024年之间发表的文章。结果：一项随机临床试验和两个荟萃分析表明，在全身麻醉和局部麻醉介导的深脑刺激之间没有临床，手术后或复杂的差异。然而，与先前发现的那些相比，一项中国随机测试带来了差异数据：接受全身麻醉的群体恢复速度更快，早期脱孔和较低的手术相关并发症和压力率较低。尽管建议在不同程度和类型的肌张力障碍中使用全身麻醉，但应经常确定麻醉方法。文献中发现的主要障碍是工作的小样本，这导致研究之间的分歧。结论：研究表明，ECP中不同的麻醉技术之间没有显着差异，最大的差异舒适地向接受全身麻醉的患者提供了舒适性。此外，已经观察到ECP也可以用于治疗导致肌肉收缩过多的疾病。关键词：麻醉，手术，神经退行性疾病，深脑刺激。摘要简介：深脑刺激（DBS）是一种用于治疗晚期神经退行性疾病的技术。目前，用于此过程的最常用的麻醉方法是局部麻醉，镇静性用途，使患者保持意识。但是，患者有必要抗药，可以抗药，并可能引起疼痛和心理后遗症。因此，在文献中讨论了DBS中全身麻醉及其可能的优势。目的：评估具有深脑刺激的手术中的不同麻醉技术。方法论：这是使用描述符“麻醉和深脑
患者的区域性麻醉（脊柱和硬化症）...
在神经障碍块插入和常规LMWH给药时间为18:00之间，应将其VTE预防延迟，直到至少4个小时已超过硬膜外/脊柱插入后。UFH和LMWH的治疗剂量显着增加了出血的风险。在这种情况下，不应尝试神经麻醉。有时可能会在神经导管插入后用UFH或LMWH治疗患者。在任何情况下，在患者进行治疗抗凝时，必须去除这些硬膜外导管。
个性化麻醉：照顾最佳患者结果
病史：患者的病史是计划个性化麻醉的最关键组成部分之一。慢性疾病，例如心血管疾病，糖尿病，呼吸系统疾病以及肾脏或肝功能障碍都会影响身体处理麻醉的方式。患有心脏病的患者可能需要对麻醉方案进行特殊监测和调整，以避免心血管并发症。例如，麻醉后阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者患呼吸抑郁症的风险更高，因为该病会影响其在镇静过程中呼吸的能力。个性化的麻醉计划可能涉及使用较少的镇静剂，持续监测氧气水平以及采用气道管理策略来减少术后呼吸困难的风险。此外，患有药物过敏史或对麻醉的不良反应的患者将需要修改方法以避免触发过敏反应。详细的病史审查允许麻醉师适应药物选择和输送方法，以最大程度地降低风险。
了解麻醉中的人工智能和机器学习
麻醉中的人工智能引言麻醉学是一门类似于飞行员的艺术。然而，我们每天拯救的生命和无数次安全着陆并没有得到任何赞誉。时间是我们最宝贵的资源，使用人工智能可以让我们更有效率，但更重要的是……它让我们有时间发挥创造力和创新能力。外科医生已经接受了技术，并已发展到可以舒服地坐在房间的角落为患者进行机器人手术……麻醉提供者会进行麻醉，但大多数都是简单的麻醉，需要大量劳动力。有各种因素使得这种情况在今天仍然可以接受。麻醉后我们的成功率很高，并发症率很低，因此我们喜欢让事情变得简单。今天，在 2020 年，我们正处于第四次工业革命和全球大流行之中。变革是不可避免的。现在是时候拥抱人工智能 (AI) 并利用它为我们带来优势了。定义：人工智能 (AI) 被定义为对算法的研究，该算法使机器能够推理并执行诸如解决问题、对象和词语识别、推断世界状态和决策等功能。1 简而言之，它是让机器模拟人类的能力，最重要的是认知任务。
麻醉医生对...的知识态度和观点
目标：人工智能在医学领域的应用日益广泛。然而，专家们在文献中仍然存在关于人工智能 (AI) 的几个方面的争论。本研究的目的是通过在线调查评估和分析麻醉师对人工智能的知识、态度和观点。方法：进行了一项在线调查，以揭示土耳其麻醉师对人工智能的知识、态度和观点。调查包括 29 个问题，涉及参与者的人口统计数据、专业数据和对人工智能的看法。排除麻醉学和复苏专家以外的医生后，对其余 68 名麻醉师的回答进行了评估和分析。结果：对人工智能有足够了解的麻醉师比例为 36.8%。受访者中，58.8%的人认为AI在医学领域提供了有用的应用。64.7%的参与者认为AI将在医学的所有领域带来巨大变化。只有2.9%的麻醉师认为AI将在不久的将来完全取代医生。5.9%的参与者表示他们担心AI的发展。结论：AI预计不会完全取代医生。我们认为应该进行进一步的类似调查研究，以便在医学中使用AI的发展中考虑到医生的意见。关键词：人工智能（AI），麻醉，麻醉师
麻醉和镇痛的良好实践标准
麻醉监测表很有用。麻醉监测从麻醉诱导的时刻开始，一直持续到狗有意识地恢复为止。这是因为当麻醉时，狗无法保护其气道，调节其体温，并且使用的麻醉药物会影响心血管系统。麻醉监测是一个经常被忽略的区域，当重点是手术室一次。重要的是要认识到，麻醉监测不足是狗麻醉死亡的危险因素，如果狗没有足够的麻醉，也可能导致福利妥协。在世界许多地方，在兽医监督的情况下，副兽医，基于社区的动物健康工作者或兽医助理对麻醉进行了诱导和监测。不管情况或位置如何，重要的是：
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。
个性化麻醉和精密医学 - 边界
精确药物的特征是患者的遗传蓝图和临床病史的个性化整合，代表了医疗保健进化的动态范式。个性化麻醉的新兴领域是在遗传学和麻醉学的交集中，在该交集中，麻醉护理将根据个人的遗传组成，合并症和患者特异性因素量身定制。基因组学和生物标志物可以提供更准确的麻醉方案，而人工智能可以简化麻醉程序并降低麻醉风险，实时监测工具可以改善围栏安全性和效率。本文的目的是通过审查和总结这些相关领域在麻醉学中的应用，探索先进技术在实施和开发个性化麻醉的潜力，从而实现新技术将新技术整合到临床实践中，并促进麻醉和学科之间的多学科协作，以及诸如基因学之间的多学科协作。