ウガンダにおける義肢サービスのアクセスは極めて不良であり、上肢機能障害を有する人々のコミュニティ参加や雇用に悪影響を及ぼしています。サービスの効率性と効果を向上させるための技術が求められていますが、潜在的な解決策に関する証拠はほとんど存在しません。既製品で調整可能な義肢ソケットは、伝統的なソケット製造の複雑さを伴わずに短時間で装着可能であり、有望な可能性を示しています。私たちは、上腕骨切断障害を有する人々向けの義肢「Koalaa ALX」とピアツーピア支援システムをウガンダの臨床サービスに導入する可能性を検証しました。義肢装着型と太もも装着型のモニターは、ベースライン、装着後、および装着後6ヶ月時点で、装着パターンと自由生活時の身体行動（自宅内と外出時の期間を含む）を同時に捕捉しました。研究終了時のインタビューでは、参加者の体験が収集されました。8人の参加者中4人は義肢の使用経験がなかった新規ユーザーでした。ALXは容易に展開・サポート可能でした。すべての参加者がALXを着用し、新規ユーザーでは6ヶ月後に着用時間が増加しました。義肢の着脱イベントは行動変化（例：歩行動作の持続時間変化）と関連していました。インタビューでは満足度が高いことが示されましたが、修理へのアクセス、清掃、熱不快感、長期的な支援に関する懸念が指摘されました。

世界人口は深刻な健康問題に直面しており、その中でも肥満や過体重は際立っています。現在、成人の61%、そして子供や思春期の若者の7.5%が肥満や過体重に悩まされており、効果的な解決策が急務となっています。この研究では、食品に関連する食欲抑制プロトタイプを評価し、嗅覚を通じて食欲に影響を与える能力に焦点を当てました。その目的は、これらのプロトタイプの有効性を判断し、さらなる研究に最も有望な候補を特定することでした。

人間の歩行の分析は、生体力学、臨床研究、およびその他の多くの学際的分野における広範な領域における基礎的な研究分野である。視覚センサー技術と機械学習アルゴリズムの進歩により、人間の歩行分析システムの大幅な開発が可能となった。本稿では、視覚ベースのヒト歩行分析システム分野における過去5年間の進歩と最近の知見について、視覚センサー、機械学習アルゴリズム、技術革新の役割に特に重点を置いて包括的にレビューする。関連論文はPRISMA法を用いて分析され、本研究プロジェクトの基準を満たす72件の記事が特定された。分析では、最も一般的に使用されている視覚センサーシステム、機械学習アルゴリズム、人間の歩行分析パラメータ、最適なカメラの配置、歩行パラメータの抽出方法について詳しく説明しています。この研究の結果、非侵襲的な深度カメラがこの分野でますます普及していることが示されています。さらに、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や長短期記憶（LSTM）ネットワークなどの深度学習アルゴリズムが、ますます頻繁に採用されるようになっています。本レビューでは、より効果的で多用途かつユーザーフレンドリーな歩行分析ツールの開発を促進し、人間の移動性、健康、生活の質を大幅に向上させる可能性を持つ、将来のイノベーションの基盤を確立することを目指しています。本研究は、[GOBIERNO DE ESPANA/PID2023-150967OB-I00]の支援を受けて実施されました。

認知症は、さまざまな原因による臨床症候群である。認知、行動、社会性、情動の機能低下を特徴とする。薬理学的介入は可能であるが、症候群の多くの特徴に対する効果は限定的である。しかし、音楽に対する感受性は認知症の後期まで残る可能性があり、音楽療法を含む音楽をベースとした治療的介入（これに限定されない）は、進行した認知症の人々にも適している。音楽療法の効果については不確実な点があるため、その評価のための試験が行われている。本レビューは、2018年に発表された最後のものを更新し、認知症患者に対する音楽療法の効果に関する現在の証拠を検証する。