Az idősek tápláltsági állapota és testösszetétele a szabadkai Gerontológiai Központban = Nutritional status and body composition of the erderly at the Geriatric Center in Subotica

Absztrakt: Bevezetés: Az időskori elhízás vagy alultápláltság megelőzésének leghatékonyabb módja a testösszetétel követése. Célkitűzés: Tanulmányunk célja az idősek otthonában lakók tápláltsági állapotának felmérése, a vércukorszint és az artériás vérnyomás meghatározása. Módszer: 2017 novemberében harminchat 60 évnél idősebb lakost vontunk be a vizsgálatba. A testösszetétel meghatározását bioimpedancián alapuló ’InBody230’ mérleggel végeztük. Az éhgyomri vércukorszintet digitális vércukormérővel, az artériás vérnyomást pedig felkaros digitális vérnyomásmérővel határoztuk meg. Eredmények: A résztvevők 36,1%-a kívánatos túlsúlyú (testtömegindex [BMI] 25–29,9 kg/m2) és 36,1%-a elhízott (BMI≥30,0 kg/m2). Főleg 75–84 éves korban jellemző az elhízás (50%). A vizsgált személyek 44%-ának nem megfelelő a glikémiás válasza, az átlag éhgyomri vércukorszint 7,27 ± 2,03 mmol/l. Az artériás vérnyomás átlagértéke 143,6/79,5 mmHg. A vizsgált idősek közel 60%-a hypertoniás. Következtetések: Az idősotthon lakóinak több mint harmadánál állapítottunk meg elhízást, és 70%-uk esetében magas a szív-ér rendszeri komorbiditás lehetősége. Eszerint az idősotthonokban nagyobb figyelmet kell szentelni az étkezés mennyiségére és minőségére a komplikációk elkerülése érdekében. Orv Hetil. 2019; 160(9): 349–358. | Abstract: Introduction: Nutritional assessment is the most effective way of preventing obesity and malnutrition in the elderly. Aim: The aim of our study was to assess the nutritional status of people living in the nursing home, and to determine blood glucose and arterial blood pressure. Method: In November 2017, thirty-six people aged over 60 were included in the study. The body composition was determined by bioimpedance scale ‘In Body 230’. The fasting blood glucose level was determined by a digital blood glucose meter and the arterial blood pressure was determined by a digital blood pressure monitor. Results: Body composition of the participants showed that 36.1% are classified as overweight (body mass index [BMI] 25–29.9 kg/m2) and 36.1% as obese (BMI≥30.0 kg/m2). Obesity (50%) is predominantly recorded at the age of 75–84 years. 44% of the subjects did not have a glycemic response, with an average fasting blood sugar of 7.27 ± 2.03 mmol/L. The mean arterial blood pressure was 143.6/79.5 mmHg. Nearly 60% of the examined elderly people are hypertensive. Conclusions: Obesity was diagnosed in more than one third of the elderly and 70% had high cardiovascular comorbidity. According to these findings, nursing homes need to pay more attention to the amount and quality of meals in order to avoid complications. Orv Hetil. 2019; 160(9): 349–358

A strukturált diabetesedukáció hatékonysága az alapellátásban [Effectiveness of structured patient education on diabetes in primary health care]

A diabetesgondozás jelentős kihívást jelent az alapellátás számára az egyre növekvő betegszám, a súlyos szövődmények és ellátásuk nagy költsége miatt. Ahhoz, hogy a diabeteses betegek kontrollálni tudják betegségüket és megakadályozzák a szövődmények kialakulását, aktívan részt kell venniük a kezelésben, önmenedzselésben. Az ehhez szükséges tudást és készségeket a strukturált betegedukáció keretein belül szerezhetik meg. A strukturált edukáció jelentősen növeli a betegek ismereti szintjét, ezáltal az önmenedzselési szintet is, így hozzájárul az optimális glykaemia, artériás vérnyomás és vérzsírszint eléréshez, a testsúly csökkenéséhez, megelőzve a kardiovaszkuláris szövődményeket, javítva az életminőséget. A jelen tanulmány összefoglalja a strukturált edukáció legismertebb vizsgálatait, bemutatja költséghatékonyságát és az egészségre gyakorolt hatását, ezáltal rávilágít, milyen fontos lenne minden beteg számára biztosítani a megfelelő oktatást a sikeres kezelés és önmenedzselés megvalósítása céljából. | Diabetes poses a significant public health challenge due to the growing number of patients and serious complications, with significant consequences and costs. In order for diabetes to be controlled, and for patients to achieve optimal glucoregulation and reduce the risk of complications, they must be actively involved in treatment through self-care activities. The knowledge and skills required for this can be acquired within the framework of structured patient education. Structured education about diabetes significantly increases the level of knowledge of patients, which improves the level of self-care activity, which contributes to weight loss, achieving optimal glycemia, normalization of blood pressure and blood fat levels, prevention of cardiovascular complications and improving patients' quality of life. This study examines the most well-known types of structured diabetes education, showing cost and health efficiency at the level of knowledge, self-care and glucoregulation parameters of patients in order to emphasize the importance of including as many patients as possible in diabetes education

Mesterséges intelligencia alapú országos döntéstámogató rendszer bevezetése a hazai stroke-ellátás javítására = Introduction of Artificial Intelligence Based National Decision Support System to Improve Stroke Care in Hungary

BEVEZETÉS – Ischaemiás stroke esetén a re kanalizációs kezelés indikációja képalkotó vizsgálatokon alapul. Az indikáció felállításával, szükség esetén a képanyag más intézménybe történô továbbításával járó idôveszteség minimalizálása érdekében mes ter séges intelligenciával (MI) mûködô stroke képalkotó hálózatot (eStroke-hálózat) alakítottunk ki Magyarországon. A jelen közlemény célja ennek a bemutatása. ANYAG ÉS MÓDSZER – Az Országos Men tális Ideggyógyászati és Idegsebészeti In té zet (OMIII) szervezésében kiépített hálózatba 28 stroke-központot, köztük négy thrombectomiás központot vontunk be. A Pécsi Egyetem által korábban kiépített, és az OMIII projekttel párhuzamosan bôvített hálózat 10 centrumot fed le, így az ország 38 stroke-központjában érhetô el a szolgáltatás. A stroke-CT-vizsgálatok mindegyik köz pontból automatikusan egy központi te leradiológiai szerveren át a központi kép elemzô szerverre kerülnek, ahol MI-alapú szoftver (eStroke, Brainomix Ltd.) vizsgálja az ischaemiás terület kiterjedését (ASPECTskála), a nagyérelzáródás tényét és lokalizációját, a kollaterális keringés minôségét, va lamint a standard CT-perfúziós paramétereket. A feldolgozott képek és az eredmények automatikusan visszakerülnek a küldô intézet és a releváns thrombectomiás központ képarchiváló rendszerébe, valamint elérhetôvé válnak anonimizált formában, felhôszolgáltatáson keresztül asztali számítógépen vagy mobilapplikációban. EREDMÉNYEK – Mûködésének elsô egy éve alatt a rendszer 16276 betegrôl készült 38060 szkent dolgozott fel. Az OMIII ta pasztalatában, 65, illetve 152 betegbôl álló mintában másodlagos betegtranszport esetén a Mentôszolgálathoz érkezô elsô se gélyhívástól a thrombectomiás központba érkezésig eltelô idô ezen idôszakban 38 perccel, 4 óra 18 percrôl 3 óra 40 percre csökkent. KÖVETKEZTETÉS – Az akut stroke-ellátás eredményeinek javítása technikailag lehetséges a központi MI-alapú képalkotó hálózat kialakításával. Az eStroke-hálózat mû ködtetése rövidíti a betegszállítási transzportidôket, de ennek további optimalizálása szükséges. | INTRODUCTION – Indication for recanalization therapy of acute ischemic stroke is based on imaging procedures. In order to minimize the time loss passing by recog nizing the condition and the transfer of images to other facility, we established a stroke imaging network (eStroke network) supported by Artificial Intelligence (AI) in Hungary. Our study aims to present this system. METHODS AND MATERIAL – Organized by the National Institute of Mental Health, Neurology, and Neurosurgery (NIMNN), we included a total of 28 stroke centers, among them 4 thrombectomy centers. An earlier network of the University of Pécs and the widened network parallel with the NIMNN project cover 10 centers thus the service is now available in 38 stroke centers of this country. Stroke CT scans are automatically transmitted via the central teleradiology server to a central image processing server which analyzes the size of the ischemic area (ASPECT score), detects large vessel occlusion and it’s localization, analyzes the quality of collateral circula tion and standard CT perfusion parameters using an AI based software (eStroke, Brainomix Ltd.). Results and processed images are sent automatically back to the PACS system of the sending institution and that of the concerning thrombectomy center and become available in anonymous form via cloud by desktop computers or mobile application. RESULTS – During the first year of opera tion, the system has processed 38,060 scans of 16,276 patients. In NIMNN experience by samples of 65 and 152 cases, for drip and ship patients the time from the first alerting of the ambulance service, until arrival at the thrombectomy center was reduced by 38 minutes from 4:18 to 3:40 minutes. CONCLUSION – Building an AI based central stroke imaging network for improving of stroke care’s results is technically feasible. Operation of the eStroke system is capable of reducing patient transportation times, however, further optimization is needed