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World File Search System中风
政策标题：急诊室急性中风患者的插入率转移指南
iii。定义：急性中风中心（ASC）：医院指定为急性中风中心，如VCEMS政策450中的定义。主要中风中心（PSC）：由联合委员会，Det Norske Veritas或医疗机构认证计划作为主要中风中心认证的医院。血栓切除术的急性中风中心（TCASC）：ASC医院，能够对急性中风进行神经内血管手术，包括机械血栓切除术和动脉内溶栓。（VCEMS政策452中的定义）综合中风中心（CSC）：由联合委员会，Det Norske Veritas或医疗保健设施认证计划作为全面中风中心认证的医院。大容器阻塞（LVO）：由大血管阻塞引起的急性缺血性中风。急性中风：与该政策有关的中风，一场需要立即神经介入，神经外科手术，专业咨询或更高水平的护理的脑血管事故（CVA）。iv。策略：
BCI 疗法帮助恢复中风后的运动能力
ONWARD ARC-BCI 系统将 WIMAGINE BCI 与基于研究的 ONWARD ARC-IM 疗法（靶向植入脊髓刺激）相结合，创建了 DigitalBridge™，通过无线 BCI 实现大脑和身体之间的通信，从而恢复瘫痪后的思维控制运动。 ARC-BCI 系统使用人工智能解码人的大脑信号并将其意图转化为思想控制的动作。 WIMAGINE BCI 在人体中拥有七年的安全数据，ONWARD ARC-IM 疗法现已在研究中用于超过 30 名参与者。美国 FDA 于 2024 年初授予 ARC-BCI 系统突破性设备称号，这是该公司获得的十项此类称号之一。
高强度间隔训练（HIIT）对心肌梗塞和中风后患者康复的影响：适应性的快速轨道
常规运动会导致各种适应性和许多病理生理变化，这些变化显着受益于运动耐力和整体健康，无论是在普通人群和慢性心血管疾病的患者中。高强度间隔训练（HIIT）是一种运动训练的一种形式，由短暂的重复锻炼组成，将人体推向其最大氧消耗（VO2 MAX）的90％以上，最大能力的75％以上，在低强度锻炼中以恢复时期，随后恢复了凉爽的时期。HIIT毫无疑问，在康复患者中，尤其是那些从心脏病发作和中风中恢复过来的患者，已经成为一种有效而有效的干预措施。HIIT通过改善参数，例如Max，内皮功能和整体心脏输出来显着增强心血管适应性。除了这些心血管益处外，HIIT还有助于改善代谢健康，包括更好的血糖控制和脂质剖面调节，这些调节通常在患有心血管疾病的患者中受到损害。此外，HIIT对中风患者的功能恢复和生活质量产生了积极影响，使他们能够更快地恢复流动性，独立性和幸福感。尽管担心心脏功能受损的人的高强度练习的安全性仍然存在，但目前的证据表明，在正确监督的情况下，HIIT在这些人群中既安全又耐受。随着医疗保健的不断发展，HIIT等创新和基于证据的方法的纳入可能会重新定义心血管康复的未来，最终为从MI和中风中恢复的患者提供长期健康益处。
洪都拉斯护士对中风护理质量的看法
一旦患者看起来健康状况有所改善，即可正式出院，适合在家接受门诊治疗，并将家人纳入护理计划。在整个住院期间，护理人员都会负责开展促进自我护理和准备亲属的活动。
基于神经影像的中风识别
摘要：中风诊断是一个时间紧迫的过程，需要快速准确地识别以确保及时治疗。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经图像识别中风。早期识别和及时干预对于改善中风患者的预后至关重要，但目前的诊断技术，如 CT 和 MRI 扫描，通常需要耗时的专家分析。这些延迟可能会限制治疗的效果，特别是在分秒必争的急性病例中。问题在于需要更快、更可靠的诊断工具，这些工具可以高精度地分析神经影像数据，并尽量减少人工干预。机器学习，特别是深度学习，通过自动化中风检测过程，为解决这一差距提供了一种有希望的解决方案。我们采用了一种综合方法，利用 Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN) 算法来分析神经影像并预测中风的发生。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经影像识别中风，利用卷积神经网络 (CNN) 的强大功能，采用 Inception V3 和 MobileNet 架构。 Inception V3 以其通过深度卷积层捕获复杂图像特征的能力而闻名，而 MobileNet 则针对效率和速度进行了优化，它们被用于处理大量脑部扫描数据集。该模型在这些神经影像数据集上进行训练，以区分健康的脑组织和受中风影响的脑组织。这两种架构的结合既可以进行详细分析，又可以快速处理，使该模型能够适应临床环境。结果表明，该模型在中风识别方面取得了很高的准确率，证明了其有潜力帮助医疗保健专业人员更快、更准确地诊断中风。通过将这种机器学习模型整合到现有的诊断工作流程中，它可以显著缩短诊断时间，实现更早的治疗，并最终改善患者的治疗效果。我们的模型有可能改善患者的治疗效果并减轻中风的经济负担。通过利用这些先进的机器学习技术的力量，该模型旨在提高中风诊断的效率和准确性，与传统方法相比。关键词：中风识别、机器学习、神经影像、诊断模型、Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN)
辩论的演讲：Bobath概念是否可以在中风后用于康复？
与上肢和下肢控制同样重要。在姿势控制和选择性运动的整合，所有身体段的积极比对以及接收，整合和响应感官信息的能力方面都考虑了运动性能的质量。促进是一种Bobath的临床技能，是一个积极的过程，试图通过治疗，环境和言语提示来影响感觉信息。客户对促进性的反应会通知临床推理过程。
在资源有限的环境中预防儿科人群中风和认知能力下降
儿童中风的全球负担日益加重，尤其是在低收入和中等收入国家 (LMIC)。这些地区的特定风险因素使这一负担更加严重，包括镰状细胞病和地方性感染，如结核病和人类免疫缺陷病。与健康儿童相比，镰状细胞病患者的中风发病率高出 221-300 倍。虽然已建立的中风单元和急性中风护理可以改善结果，但在资源匮乏的环境中往往无法获得这些服务。中风的一级和二级预防成为降低中风死亡率和长期身体和认知衰弱影响的非常重要的策略。在 LMIC 实施已建立的全球中风护理政策和指南面临无数挑战。这些挑战包括缺乏有关该主题的数据、对儿童中风症状的知识和认识不足、对中风的不良文化观念、缺乏筛查和诊断设备、培训不足的人力以及这些地区不存在循证管理指南。为了应对这些挑战，已经提出了简单、经济有效的中风护理模式，该模式决定了护理过程和如何提供可用的服务，以适应中低收入国家在中风风险评估、预防和管理方面的特点。
病变和表现在心灵理论中的位置，中风幸存者何塞·维克多·戈麦斯·门德斯，娜塔利亚·德拉泽里
这项研究回顾了目前有关中风幸存者中脑损伤位置与其在心理理论测试（音调）的表现之间关系的医学文献。心理理论是指理解和解释他人的心理状态的能力，例如信念，意图和情感。Google Scholar，Scopus和Web of Science索引者使用“伤害，思维理论，表现，中风，中风幸存者的位置”一词来选择相关文章。研究分析表明，病变的特定位置可以显着影响中风幸存者执行与音调相关的任务的能力，前后病变具有更大的影响。关键字：伤害位置，思维理论，表现，中风，中风幸存者。