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Cirugía ortopédica y el paciente geriátrico

academia, Actividad profesional / Por admin

#Comanejo #Caídas #Fractura por fragilidad #Paciente geriátrico #Cirugía ortopédica #Osteoporosis #Comanagement #Falls #Fragility fracture #Geriatric patient #Orthopaedic surgery #Osteoporosis

Orthopedic Surgery and the Geriatric Patient – Clinics in Geriatric Medicine (theclinics.com)

• A medida que más pacientes vivan más, es probable que un número cada vez mayor de pacientes geriátricos requieran cirugía.
• Un enfoque organizado, sistemático, coordinado y multidisciplinario para el manejo perioperatorio de estos pacientes dará como resultado menos complicaciones, mejores resultados y costos de atención reducidos. En este documento se brindan detalles sobre la evaluación y evaluación diagnóstica preoperatoria, así como también sobre la atención perioperatoria brindada para optimizar los resultados.
• Se presentan el diagnóstico, el estudio y el tratamiento de la osteoporosis y las fracturas por fragilidad. El artículo concluye con una revisión de los cuidados del paciente ortopédico geriátrico en el tiempo posthospitalario.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30390985/

https://www.geriatric.theclinics.com/article/S0749-0690(18)31022-X/fulltext

Greenstein AS, Gorczyca JT. Orthopedic Surgery and the Geriatric Patient. Clin Geriatr Med. 2019 Feb;35(1):65-92. doi: 10.1016/j.cger.2018.08.007. Epub 2018 Oct 11. PMID: 30390985.

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Revisión de conceptos actuales: relevancia de las alteraciones del sueño para la cirugía ortopédica: una revisión narrativa y práctica de conceptos actuales

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Revisión de conceptos actuales: relevancia de las alteraciones del sueño para la cirugía ortopédica: una revisión narrativa y práctica de conceptos actuales

• ➤: Las alteraciones del sueño pueden aumentar el riesgo de caídas y accidentes automovilísticos y pueden reducir la densidad ósea.
• ➤: La falta de sueño puede conducir a peores resultados después de una fractura, como dolor crónico y retraso en la recuperación.
• ➤: Los cirujanos ortopédicos pueden desempeñar un papel importante en la detección de trastornos del sueño entre sus pacientes.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34478407/

https://journals.lww.com/jbjsjournal/Abstract/9900/Current_Concepts_Review__Relevance_of_Sleep.330.aspx

https://jbjs.org/reader.php?id=209980&rsuite_id=3021572&native=1&topics=oe&source=The_Journal_of_Bone_and_Joint_Surgery%2FPublish+Ahead+of+Print%2F%2F10.2106%2FJBJS.21.00176%2Fabstract#info

Beetz G, Herrero Babiloni A, Jodoin M, Charlebois-Plante C, Lavigne GJ, De Beaumont L, Rouleau DM. Current Concepts Review: Relevance of Sleep Disturbances to Orthopaedic Surgery: A Current Concepts Narrative and Practical Review. J Bone Joint Surg Am. 2021 Sep 3. doi: 10.2106/JBJS.21.00176. Epub ahead of print. PMID: 34478407.

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El aprendizaje automático predice el riesgo de caídas de los pacientes con artroplastia total de cadera según las pruebas de rendimiento instrumentadas con sensores portátiles

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El aprendizaje automático predice el riesgo de caídas de los pacientes con artroplastia total de cadera según las pruebas de rendimiento instrumentadas con sensores portátiles

La prevalencia de caídas afecta el bienestar de los adultos mayores y supone una carga económica para el sistema sanitario. La integración de sensores portátiles en las herramientas de evaluación del riesgo de caídas existentes permite la recopilación de datos objetivos que describen la capacidad funcional de los pacientes. En este estudio, se aplicó el aprendizaje automático supervisado a métricas derivadas de sensores para predecir el riesgo de caídas de los pacientes después de una artroplastia total de cadera.

La alta precisión de los modelos de predicción del riesgo de caídas es valiosa para los pacientes, los médicos y el sistema sanitario. Los pacientes de alto riesgo pueden implementar medidas preventivas y los pacientes de bajo riesgo pueden dirigirse a programas mejorados de atención de recuperación.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32928593/

https://www.arthroplastyjournal.org/article/S0883-5403(20)30920-7/fulltext

Polus JS, Bloomfield RA, Vasarhelyi EM, Lanting BA, Teeter MG. Machine Learning Predicts the Fall Risk of Total Hip Arthroplasty Patients Based on Wearable Sensor Instrumented Performance Tests. J Arthroplasty. 2021 Feb;36(2):573-578. doi: 10.1016/j.arth.2020.08.034. Epub 2020 Aug 19. PMID: 32928593.

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