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Stroke后抑郁症状的病变网络映射：来自两个前瞻性缺血性中风队列的证据
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经Peer Review的认证）是作者/资助人，他已授予Medrxiv的许可证，以在2025年1月6日发布的此版本中显示此版本的版权所有。 https://doi.org/10.1101/2024.12.31.24319837 doi：Medrxiv Preprint
用N-PEP-12扩展治疗可以改善急性缺血性中风后的恢复吗？
普通的英语摘要背景和研究的目的是认知障碍是中风患者的普遍发现，无论严重程度如何，对生活质量产生了重要影响。血管认知障碍（VCI）描述了从轻度认知障碍（MCI）到痴呆症的一系列认知障碍，对所有认知领域和行为产生了影响。这是一项研究，旨在研究N-PEP-12治疗对中风后认知障碍患者恢复的影响。n-pep-12是一种营养补充剂，在实验研究中以及早期的临床研究中，在与年龄相关的认知缺陷患者中具有神经保护作用和获得性认知作用。
年龄对急性缺血性中风患者机械血栓切除术和临床结果的影响
背景和目的：机械血栓切除术在80岁或以上的患者中效率较低。我们的目标是更好地了解一般年龄对重新定性率和临床结果的影响。方法：我们对我们的前瞻性数据库进行了回顾性分析，该数据库的急性缺血性中风因大型血管阻塞而导致，他们在2019年至2021年中进行了机械血栓切除术。该队列分为五个年龄段：18 49、50 59、60 69、70 79和80年。我们的主要结局指标是通过MRS评分测量的机械血栓切除术后三个月的临床结果。次要结果是MITCI 2B定义的成功再通行的程序时间和成功率。结果：分析了264名患者的数据。在年龄组之间，程序时间（p = 0.46）或成功再续新化（p = 0.49）的过程时间没有显着差异。在三个月（p <0.0001）时代有显着的关联，MRS得分很大（P <0.0001）：从最年轻的群体到最大的群体，功能独立的几率（MRS 2）降低（80.0％vs. 21.3％）和死亡率（MRS 6）增加（MRS 6）增加（13.3％vs. 57.3％）。年龄的增长与较低的功能独立性率显着相关（OR 0.93； [95％CI 0.90 0.95]），更高的护理依赖性率（OR 1.04； [95％CI 1.01 1.07]）和更高的死亡率（OR 1.06; [95％CI 1.04 1.04 1.09]）。结论：较高的年龄没有显着影响重新加续化时间或再续签率，但与机械血栓切除术后临床结果较差，这与较差的临床结果相关。由Elsevier Inc.出版关键字：急性缺血性中风 - 大血管阻塞 - 机械血栓切除术 - 与年龄相关的结果©2023作者。这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
脑脑蛋白可以改善缺血性中风后的失语症吗？
普通的英语摘要背景和研究的目的是失语症，一种影响说话，理解，读写能力的疾病是急性缺血性中风的常见症状。除了言语疗法外，这项研究还研究了脑布洛蛋白治疗对卒中后失语症的恢复的影响。脑布洛素用于治疗缺血性中风，脑外伤，有机，代谢和神经退行性脑功能障碍。先前的研究表明，大脑素通过促进神经系统细胞的存活，神经元通信和神经发生（神经元诞生的过程）来刺激大脑的增强能力来起作用。
iffs和商品交易：使用集团的企业申请来识别能源交易者金融行为中风险的机会
本工作论文构成了OECD发展援助委员会的子公司，是反腐败任务团队（ACTT）的主持下的多年工作计划“非法金融流量和石油商品交易”的一部分。工作论文描述了作者的初步结果或正在进行的研究，并发表了有关经合组织在其中工作的广泛问题的讨论。本工作文件不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。表达的意见和所采用的论点是作者的观点。工作文件应用了团队作为ERC Advanced G Rant的一部分开发的比较法医方法：公司套利和CPL地图：全球经济中控制的隐藏结构（Corplink）。授予号。69494。我们要感谢凯瑟琳·安德森（Catherine Anderson），面团波特（Dough Porter），丽贝卡·恩格布森（Rebecca Engebretsen），迈克尔·沃茨（Michael Watts），菲尔·库尔伯特（Phil Culbert），奥利娜·艾萨瓦（Olena Isaeva），他们对商品贸易和IFF的复杂世界的专家洞察力以及他们对早期出版草案的建议和评论。
血流动力学表明左心室辅助装置植入后有和没有中风结果的患者之间的差异
中风仍然是用左心室辅助装置（LVAD）治疗的心力衰竭患者并发症和死亡率的主要原因。血液动力学起着LVAD中风后风险和病因的核心作用。然而，对血液动力学变量的详细定量评估及其与LVAD支持患者的中风结果的关系仍然是一个挑战。用于植入后血液动力学的植入前评估的方式可以帮助应对这一挑战。我们为数字双胞胎队列的12例LVAD支持介绍了一硅血流动力学分析； 6报告了中风结果，而没有6个。对于每个患者，我们创建了一个后植物双胞胎，其LVAD流出移植物从心脏门控的CT图像中重建；以及通过去除LVAD流出移植物和从主动脉瓣开口的驱动流量来估计基线流的前植物双胞胎。使用描述符来表征螺旋流，涡流产生和壁剪应力的表征。与没有中风的病例相比，在6例中，螺旋流动，涡流产生和壁剪应力的描述符的平均值更高。将LVAD驱动流动的描述符与估计的植入前流量进行比较时，正螺旋的程度较高，与没有的情况相比，中风的病例中的涡度和壁剪较低。我们的研究表明，LVAD植入后血液动力学的定量分析。从植入前的流动场景中进行的血液动力学改变可能会揭示与LVAD支持期间中风结果相关的隐藏信息。这对理解中风病因具有广泛的影响；并使用患者数字双胞胎进行LVAD治疗计划，手术优化和功效评估。
朝着改装后的中风后运动康复的神经反馈：艺术和观点
中风是一个严重的健康问题，中风后的运动恢复仍然是康复领域的重要挑战。Neurofackback（NFB）是一种使用在线反馈来调节大脑活动的技术，事实证明，除传统疗法外，还可用于慢性中风种群的运动康复。尽管如此，它在该领域的使用和应用仍留下尚未解决的问题。中风后的脑病理生理机制仍然是未知的，并且在这些机制上促进脑可塑性的干预可能性在临床实践中受到限制。在NFB运动康复中，目的是使用脑成像将治疗适应患者的临床环境，考虑到中风后的时间，脑病变的定位及其临床影响，同时考虑到当前使用的生物标志物和技术局限性。这些现代技术还可以更好地理解中风后大脑的生理病理学和神经塑性。我们对使用NFB进行势头后运动康复的研究进行了叙事文献综述。主要目标是分解可以在NFB疗法中修改的所有元素，这可以根据患者的情况和当前的技术限制导致其适应。可以从这种分析中获得适应和个性化的护理，以更好地满足患者的需求。考虑到最新实验，我们专注于并强调了各种临床和技术组成部分。第二个目标是提出一般建议并提高限制和观点，以提高我们在领域的一般知识并允许临床应用。我们通过结合工程能力和医疗经验来强调这项工作的多学科方法。工程开发对于可用的技术工具至关重要，旨在增加NFB主题中的神经科学知识。考虑到中风后患者的实际临床环境以及由此导致的实际限制，这种技术发展源于为公共卫生问题提供互补治疗解决方案的真正临床需求。
神经干细胞的延迟移植可改善中风后的初始移植物存活
。cc-by-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月26日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.23.639689 doi：Biorxiv Preprint
一种新的视觉生物反馈方案，基于缺血性中风患者上身康复的肌肉合成模式的分析：一项实验研究
简介：上肢功能残疾是中风幸存者中常见的后期效应。这项研究的主要目标是提出一种视觉生物反馈方案，以识别基于肘部肌肉的协同模式，用于运动学习和中风幸存者的康复。材料和方法：首先，收集，预处理和同步，与四个关节位置以及横向平面中臂运动中涉及四个肌肉的四个肌肉的表面肌电图信号有关。在下一步中，使用分层交替的最小二乘（HALS）方法提取肌肉协同模式，同时，通过修改的MediaPipe算法记录了运动学数据。最后，使用基于封闭式递归单元（GRU）的深度学习模型来绘制它们之间的映射。模型输出被视为视觉生物反馈轨迹，可由患者进行运动治疗。结果：评估表明，该模型产生的路径可能适合视觉生物反馈。此外，基于GRU架构的人工神经网络在产生视觉生物反馈轨迹方面具有最佳性能。结论：实验和临床评估将表明，参与者可以接受该模型产生的视觉轨迹。因此，该机制可用于改善和开发生物反馈系统，以加速患者的功能康复
使用机器学习预测供应链中风险评估的风险因素
摘要：风险管理是一个正在进行的过程，其中包括映射和识别，分析以及评估，计划和实施的几个阶段，以降低风险并确保持续控制。沿供应连锁店的风险管理变得更加重要。当前的文献以及风险事件的复杂性和频率的增加，使我们面临当今风险管理中最突出的挑战：审计师在确定风险水平方面的主观性。简单地说，由于其特定的历史和经验，两个不同的审核员可能会以不同的方式评估给定情况。特别是，发现在同一组织中工作的不同审计师进行了相同的风险评估，这似乎极为困难。考虑到这一点，这项研究旨在减少人类的主观性偏见，并通过使用机器学习方法进行尽可能客观的风险评估。为此，本文基于因素分析和人工神经网络作为预测模型引入了一个新的风险评估框架。我们首先引入了一种将风险因素解构为基本要素的新方法，并将其分析为特征向量。接下来，我们收集了来自各个行业（从塑料和金属工厂到物流和医疗设备公司）的60家工业公司的风险调查和审计报告的独特现实数据。最后，我们构建了一个神经网络，以预测行业运营过程的风险水平。我们在42个样本上训练了我们的模型，并在18个样本的测试集上达到了2分的0.9。我们的模型经过验证，并设法根据人类审核员的结果预测r = 0.95的风险准确性。