Lasten ja nuorten migreeni

· Lasten ja nuorten migreenin esiintyvyys ja ilmaantuvuus ovat lisääntyneet.· Perusterveydenhuollossa on tärkeää selvittää migreenin taustasyitä ja esiintymistä.· Migreenin diagnostiikassa tarvitaan lääkärin tutkimuksen lisäksi harvoin muita tutkimuksia.· Lapsen ja nuoren on tärkeä saada tietoa päänsäryn hoito- ja itsehoitokeinoista.· Estolääkitys voidaan aloittaa perusterveydenhuollossa, mikäli migreenikohtaukset ovat viikoittaisia.</p

Lasten ja nuorten migreeni

Vertaisarvioitu. English summary.· Lasten ja nuorten migreenin esiintyvyys ja ilmaantuvuus ovat lisääntyneet. · Perusterveydenhuollossa on tärkeää selvittää migreenin taustasyitä ja esiintymistä. · Migreenin diagnostiikassa tarvitaan lääkärin tutkimuksen lisäksi harvoin muita tutkimuksia. · Lapsen ja nuoren on tärkeä saada tietoa päänsäryn hoito- ja itsehoitokeinoista. · Estolääkitys voidaan aloittaa perusterveydenhuollossa, mikäli migreenikohtaukset ovat viikoittaisia.Peer reviewe

Artificial Intelligence for Hospital Health Care:Application Cases and Answers to Challenges in European Hospitals

The development and implementation of artificial intelligence (AI) applications in health care contexts is a concurrent research and management question. Especially for hospitals, the expectations regarding improved efficiency and effectiveness by the introduction of novel AI applications are huge. However, experiences with real-life AI use cases are still scarce. As a first step towards structuring and comparing such experiences, this paper is presenting a comparative approach from nine European hospitals and eleven different use cases with possible application areas and benefits of hospital AI technologies. This is structured as a current review and opinion article from a diverse range of researchers and health care professionals. This contributes to important improvement options also for pandemic crises challenges, e.g., the current COVID-19 situation. The expected advantages as well as challenges regarding data protection, privacy, or human acceptance are reported. Altogether, the diversity of application cases is a core characteristic of AI applications in hospitals, and this requires a specific approach for successful implementation in the health care sector. This can include specialized solutions for hospitals regarding human-computer interaction, data management, and communication in AI implementation projects

Risk factors for falls and technologies for fall risk assessment in older adults

Abstract Falls are a serious cause of morbidity and costs to society and frequent falls are associated with impaired quality of life of older people. Screening for high fall risk persons among the older population consumes resources and public funding. Novel, low-cost methods for identifying older persons at high fall risk are thus needed to be able to target preventive actions. The aim of this study was to examine whether individual clustering of chronic diseases is associated with higher fall risk and how technical solutions and connected data, with a special focus on the use of accelerometers, can be utilized in measuring acutely or incrementally appearing risk factors for falls in older adults. The research was carried out by collecting population-based survey data on older people (age 65–98) and by utilizing existing databases. A total of 918 people filled in a questionnaire including items on health status, lifestyle and falls. In addition, 42 volunteers participated in large-scale fall risk measurements. During the measurements, accelerometers were attached to the lumbar spine and front hip of the subject. A mobile application utilizing a separate accelerometer was developed to assess the risk of falls. The feasibility of the mobile application was tested with 11 volunteers of working age. In addition, an easy-to-use application for home-based training was developed and user experiences were collected from six older test subjects in Finland and ten older subjects in Spain. In Spain, four healthcare professionals evaluated the applicability and usability of the application. The results of the study showed that chronic diseases and multiple morbidity are associated with an increased risk of falling. Several technologies have been developed to assess the risk of a fall. Preliminary results indicated that a mobile application utilizing a separate accelerometer can detect deficiencies in walking style, which, in turn, may indicate an increased risk of falling. This study also showed that a sensor attached to the front of the hip could reliably assess some of the gait features associated with fall risk. Both the older people themselves and health care professionals felt positive about the home-based exercise application.Tiivistelmä Kaatumiset aiheuttavat merkittäviä kustannuksia ja heikentävät iäkkäiden henkilöiden terveyttä ja elämänlaatua. Kaatumisriskissä olevien seulonta vaatii henkilökuntaresursseja ja aiheuttaa kustannuksia terveydenhuollolle, joten seulontaan tarvitaan uusia yksinkertaisia ja edullisia menetelmiä. Tässä tutkimuksessa haluttiin selvittää, onko kroonisilla sairauksilla ja monisairastavuudella yhteys korkeampaan kaatumisriskiin. Lisäksi tutkimuksessa haluttiin selvittää, millaisia menetelmiä ja teknologioita kaatumisriskin arviointiin on olemassa. Teknologioista haluttiin erityisesti tutkia kiihtyvyysantureiden käyttöä kaatumisriskin arvioinnissa. Tutkimus toteutettiin keräämällä väestöpohjainen ikääntyneiden kyselyaineisto sekä hyödyntämällä tietokantoja. Yhteensä 918 henkilöä täytti kyselylomakkeen, jolla kerättiin tietoa terveydentilasta, elämäntavoista ja kaatumisista. Lisäksi 42 vapaaehtoista henkilöä osallistui laajoihin kaatumisriskimittauksiin. Mittausten ajaksi koehenkilöiden ristiselkään ja lantion etuosaan kiinnitettiin kiihtyvyysanturit. Tutkimuksessa kehitettiin myös kiihtyvyysanturia hyödyntävä mobiilisovellus kaatumisriskin arviontiin. Sovelluksen käyttökelpoisuutta testattiin 11 vapaaehtoisella työikäisellä henkilöllä. Itsenäiseen kotona tapahtuvaan harjoitteluun kehitettiin helppokäyttöinen sovellus, jonka käyttökokemuksia kerättiin kuudelta iäkkäältä testihenkilöltä Suomessa ja kymmeneltä iäkkäältä testihenkilöltä Espanjassa. Lisäksi Espanjassa neljä terveydenhuollon ammattilaista arvioi sovelluksen käyttökelpoisuutta ja käytettävyyttä. Tutkimuksen tulokset osoittivat, että krooniset sairaudet ja monisairastavuus ovat yhteydessä kohonneeseen kaatumisriskiin. Kaatumisriskin arviointiin on olemassa useita teknologisia menetelmiä. Alustavien tulosten mukaan erillistä kiihtyvyysanturia hyödyntävä mobiilisovellus pystyy tunnistamaan henkilön kävelytyylin vajavuuksia, jotka puolestaan voivat viitata kohonneeseen kaatumisriskiin. Tulosten perusteella lonkan etupuolelle kiinnitetyllä anturilla voidaan arvioida joitakin kaatumisriskiin liittyviä kävelyn piirteitä luotettavasti. Sekä iäkkäät itse että terveydenhuollon ammattilaiset suhtautuivat positiivisesti kotikäyttöön kehitettyyn harjoitussovellukseen