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麻醉护理中的神经科学：一种新方法
感知是一个复杂的过程，涉及多个大脑区域，包括丘脑，皮层和边缘系统。神经科学表明，慢性疼痛被称为神经可塑性，会导致大脑结构和功能的变化[13，14]。通过应用神经科学原理，麻醉护士可以制定更有效的疼痛管理策略。例如，阿片类药物虽然有效，但仍有重大风险，包括成瘾和呼吸抑郁症。神经科学为替代疗法打开了大门，例如神经阻滞，经颅磁刺激和脊髓刺激，所有这些均应靶向特定的神经途径，以缓解疼痛，而没有与阿片类药物相关的副作用[15]。在这种情况下，了解疼痛的神经科学似乎使麻醉护士能够更好地管理患有复杂疼痛状况的患者，例如患有神经性疼痛或纤维肌痛的患者。这些疾病通常涉及疼痛处理大脑区域中的神经活动异常，使它们对传统疼痛治疗有抵抗力。通过结合基于神经科学的方法，麻醉护士可以为这些患者提供更全面，有效的护理。
迷幻介导的全身麻醉和脑动力学的逆转
1密歇根大学麻醉学系； Ann Arbor，美国48109，美国。2神经科学研究生课程，密歇根大学； Ann Arbor，美国48109，美国。 3密歇根大学意识科学中心； Ann Arbor，美国48109，美国。 密歇根大学密歇根州迷幻中心； Ann Arbor，美国48109，美国。 5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。 6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。2神经科学研究生课程，密歇根大学； Ann Arbor，美国48109，美国。3密歇根大学意识科学中心； Ann Arbor，美国48109，美国。密歇根大学密歇根州迷幻中心； Ann Arbor，美国48109，美国。 5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。 6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。密歇根大学密歇根州迷幻中心； Ann Arbor，美国48109，美国。5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。 6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。
麻醉引起的小儿种群中的发育神经毒性
麻醉和镇静剂可能会导致儿童长期负面神经认知后果。关于该学科的许多临床报告对临床小儿麻醉学领域产生了深远的影响。来自动物模型的发现表明，早期暴露于麻醉可能会导致大脑中神经认知障碍和凋亡细胞死亡。，尽管由于许多可变因素，因此无法将实验动物的发现直接转化为儿科人群中麻醉的方法，但父母和政府监管机构已经变得敏感，并且专注于儿童麻醉的潜在不良影响。人类中的多次流行病学研究增加了越来越多的证据体系，表明早期麻醉后的神经系统障碍和认知能力下降。这得到了几个结果指标的支持，包括经过验证的神经心理学测试，神经发育或行为障碍的教育干预措施以及学业成绩或学校准备就绪。这些结果已在涉及患有全身麻醉的儿童的临床研究中进行了评估。本文的主要目的是批判性地检查临床发现，进行证据的系统分析，讨论神经毒性的潜在潜在基础机制，麻醉诱导的发育神经毒性的病理生理学涉及线粒体，内脑脑肿瘤肿瘤和溶酶体，以及dedicia inst and dediciacia涉及线粒体。尽管有必要进行详细的控制良好的临床研究，但迄今为止的证据支持手术麻醉对小儿人群诱导神经毒性的潜在不利影响并未被夸大。
由vivo1h NMR光谱在14.1T和复发性麻醉作用
哺乳动物的大脑以高度区域的特定方式逐渐成熟。在特定的发育阶段，脑细胞分化并集成在复杂的功能网络中。细胞分化的程度（例如den- dritic and axonal aborization and myelination) at any given developmental time point is reflected in regional alterations of the neurochemical profile as reported in the rat brain (Tka´cˇ et al.2003）。 因此，随着时间的流逝，代谢产物组成和浓度变化使我们可以推断区域发展程度。 共享共识，包括精神分裂症在内的精神疾病（Tsuang 2000），自闭症（Keller and Persico 2003）和注意力/多动障碍（有关评论，请参见Curatolo等人。 2009）由于神经发育过程中遗传和环境风险因素之间的相互作用而产生。 为了更好地理解这些疾病，表征是至关重要的2003）。因此，随着时间的流逝，代谢产物组成和浓度变化使我们可以推断区域发展程度。共享共识，包括精神分裂症在内的精神疾病（Tsuang 2000），自闭症（Keller and Persico 2003）和注意力/多动障碍（有关评论，请参见Curatolo等人。2009）由于神经发育过程中遗传和环境风险因素之间的相互作用而产生。为了更好地理解这些疾病，表征
联合NRS麻醉，围手术期和重症监护...
在第一天（10月1日，星期二），我们将有演讲者描述Anaesthetic，围手术医学和重症监护研究的各个方面，包括受训者搜索网络的更新，试验更新，新的试验建议以及在苏格兰构思和完成的研究结果。重点包括汤姆·雅培（Tom Abbott）（伦敦皇后大学玛丽大学）谈论麻醉和围手术期医学的平台试验，以及曼彻斯特大学（University of Manchester）的Gareth Kitchen博士谈论呼吸重症监护试验的同盟。
大鼠心力衰竭实验手术模型及麻醉方案综述
心力衰竭 (HF) 是全球范围内严重的健康和经济负担，其患病率不断上升。目前的药物可以有效缓解症状的进展，需要新的预防和修复治疗方法。开发新的 HF 治疗方法需要在适当的 HF 动物模型中测试潜在的治疗程序。在过去的几十年里，小鼠模型已广泛应用于基础研究和转化研究中，以更好地了解 HF 的病理生理机制并开发更有效的方法来预防和控制充血性 HF。适当的手术方法和麻醉方案是创建这些模型的第一步，每种成功的方法都需要适当的麻醉方案，以保持良好的恢复和高术后存活率。然而，每个方案都可能存在限制研究结果的缺点。此外，某些国家的动物福利伦理法规禁止使用特定的麻醉剂，而这些麻醉剂被广泛用于建立动物模型。本综述总结了最常见和最新的 HF 手术模型以及大鼠模型中使用的麻醉方案。我们将重点介绍每种模型的手术方法、麻醉的使用以及该模型在研究常见心血管疾病的病理生理学和治疗基础方面的局限性。
新型减肥药、GLP-1 和 GIP 受体激动剂及其麻醉意义
长期以来，减肥手术一直被认为是治疗生活方式和药物治疗无效的肥胖症的黄金标准。然而，新型减肥药 (AOM) 正越来越多地被作为一种侵入性较小的治疗选择进行测试。新型胃肠道肠促胰岛素受体激动剂药物因其作为减肥干预措施的有效性和受欢迎程度以及在治疗多种体重相关合并症（包括糖尿病以及肝病和心血管疾病）方面的明显益处而变得越来越普遍。1 由于这些药物在现代实践中尚属新药，并且它们在减肥中的应用对某些患者来说仍是新鲜事物，因此它们通常会在常规术前药物筛查中被忽略，尽管它们可能与围手术期不良事件（如胃内容物吸入肺部）有关。这些药物的使用越来越多，其药效学和副作用特征不断发展，以及这些生理变化与围手术期麻醉管理的相关性值得提高认识和警惕。本文将帮助从业者熟悉这些新药物、它们的用途、好处、副作用，以及麻醉师在围手术期可以采取哪些措施来保障患者的安全。
三叉神经痛患者的麻醉管理接受了微血管
三叉神经痛（TN）是一种慢性疼痛，反复发作的电击样疼痛会影响第五个颅神经。微血管减压（MVD）是TN的治疗方法之一。MVD的麻醉管理需要特别考虑以减少大脑体积（松弛大脑）并优化平均动脉压（MAP）。女性29-YO，40千克的主要抱怨：自1年前以来，在正确的面部区域内th动疼痛和间歇性僵硬。脑MRI检查显示，右上小脑动脉（RSCA）分支在根部进入区域附近，并接受MVD。使用平滑的插管技术和维护使用吸入性麻醉药（Sevoflurane 1 vol％）和静脉内（丙泊酚100mcg/kg/minune，remifentanil 0.2MCG/kgbw/min，和rocuronium 10mcg/kgbw/kgbw/min）。MAP（90mmHg）和ETCO 2（30mmHg）的目标。我们没有将甘露醇用于松弛的大脑。早期出现并进行平滑的拔管，以防止突然的血液动力学变化并最大程度地减少咳嗽，然后早期神经系统检测颅内并发症。七氟硫烷的联合使用<1mac <1mac和连续的丙泊酚提供了最佳的操作区域。这种组合减少了脑血流，这使大脑松弛并保持最佳地图以保持脑灌注压力并降低脑缺血的风险。这些药物的组合也使更快的神经系统评估变得早期恢复。MVD的麻醉管理使用神经麻醉原理，平衡的麻醉和严格的血液动力学监测。吸入麻醉二氟烷和静脉丙泊酚的组合可以优化操作区域的可视化，并且可以增强患者的恢复。
人工智能在麻醉和疼痛管理领域的应用：一篇评论文章
摘要背景：人工智能 (AI) 为麻醉学等多个领域带来了进步。需要描述有关 AI 在麻醉学方面的应用的当前文献状态，以分析 AI 是否已应用于临床麻醉实践。事实证明，AI 和机器学习 (ML) 有助于制定有效的医疗保健策略。尽管 AI 已被用于实现麻醉自动化，但在麻醉学和疼痛管理中还不那么常见。方法：从 2003 年到 2023 年，从 Cochrane 图书馆、Google Scholar、Medline (Ovid) 和 PubMed 等多个数据库汇编了有关 AI 在麻醉学相关领域的各种用途的各种研究。然后对获得的数据进行分类、压缩和并列。该研究包括 AI、ML、疼痛和麻醉学的多种排列组合。结果：术后疼痛一直是麻醉师的主要关注点之一，而这方面的管理不善可能导致不良事件。近年来，疼痛管理策略取得了显著进展。其中之一，即人工智能在麻醉学和疼痛管理中的应用，引起了越来越多的关注。然而，尽管人工智能非常受欢迎，但也面临着挑战。结论：总体而言，本综述文章中探讨的大多数研究都预见了人工智能在麻醉学和疼痛管理中的应用的光明前景。然而，一些研究报告的结果好坏参半。因此，需要进一步进行更大样本量的调查来验证这些发现。关键词：人工智能、疼痛管理、麻醉学