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World File Search System中风
当某人重病或中风后死亡时
•吞咽问题，这可能意味着人们吸入食物或饮料的人。这可能导致胸部感染或肺炎。•长期存在。这增加了深静脉血栓形成（DVT）形成的风险。静脉中的血凝块通常在下腿中形成。如果凝块移到肺部，它可以阻止血液流向肺部，称为肺栓塞。•中风后心脏病发作更有可能。它们与许多相同的风险因素和健康问题有关。•中风后癫痫发作。这些研究与死亡和残疾的可能性更大有关。
研究助理中风影响工资
_________________________________________________________________________ Background to the project / Overall purpose of the Job: An exciting opportunity for a motivated and enthusiastic research assistant to work on a pioneering longitudinal research study investigating post-stroke cognitive decline.该研究称为“中风影响”是一种跨大西洋的合作，旨在调查和理解中风后认知障碍发展的炎症和免疫学贡献者。该职位的主要职责将涉及安排和进行中风参与者和控制参与者的认知评估随访，安排研究MRI脑扫描，数据输入和审计以及招募控制参与者。根据候选人的兴趣和经验，可能有机会进行家庭访问。后持有人将与萨尔福德皇家医院的急性研究交付团队（ARDT）一起工作。后持有人将在适当的支持下并根据良好的临床实践（GCP），NHS研究治理框架标准操作程序（SOP）和信托政策来帮助维持中风影响研究的交付和管理。将需要邮政持有人来协助研究研究活动，包括获得知情同意，收集数据，填写纸张和电子案例报告表格，协助
功能连接推动中风康复
中风是导致残疾的主要原因，其缺陷涉及多个功能领域。中风的异质性对预测中风后恢复提出了重大挑战，从而促使人们开发基于神经影像学的生物标志物。结构神经影像学测量，特别是反映皮质脊髓束损伤的测量，在文献中已被充分证实是中风后运动恢复的潜在生物标志物候选者。与将中风视为“回路病变”的观点一致，探测功能连接的功能性神经影像学测量也可能对中风后恢复有所帮助。基于功能性神经网络连接性开发生物标志物的一个重要步骤是建立连接性和中风后恢复之间的因果关系。目前的证据主要涉及连接性测量和中风后行为状态之间的统计相关性，无论是横断面的还是随时间连续的。然而，功能连接在卒中应用的进步取决于设计推断因果关系的实验。1965 年，奥斯汀·布拉德福德·希尔爵士提出了确定关联因果关系时要考虑的九个观点：（i）强度；（ii）一致性；（iii）特异性；（iv）时间性；（v）生物梯度；（vi）合理性；（vii）连贯性；（viii）实验；（ix）类比。这些观点统称为布拉德福德·希尔标准，已在流行病学中得到广泛采用。在这篇评论中，我们主张将布拉德福德·希尔的框架应用于卒中康复和神经影像学。我们重点研究从任务导向和静息态功能性 MRI、EEG、脑磁图和功能性近红外光谱获得的神经网络连接测量在描述和预测卒中后行为状态和恢复中的作用。我们还在每个布拉德福德希尔原则中寻找研究机会，将实验范式从相关性转变为因果关系。
次级中风预防中的药物
虽然对依鲁替尼治疗的心血管不良反应的认识越来越高，但较少认识的是与药物（例如Diltiazem）进行严重药物相互作用的潜力，例如用于治疗心律不齐。由于diltiazem是CYP3A4的中等抑制剂，ibrutinib是该酶的底物，因此两种药物的延长共同给药可能会导致Ibrutinib清除率降低，并随后的心脏毒性。4鉴于这种相互作用的严重后果，应更新ibrutinib诱导的房颤的治疗指南，以清楚地说明药物相互作用的风险以及避免使用哪些药物。
不是可爱的中风：对规则和神经网络的分析 -
我们介绍了三个临床信息提取（IE）系统的深入比较，这些系统在大脑成像报告上进行了实体识别和否定检测：Edie-R，一个基于定制的基于规则的系统，以及两个Neu-Ral网络模型，Edie-Bilstm和Edie-Bert，Edie-Bilstm和Edie-Bert，均与BiLILSTM和BILSSTM的多人兼而有多元表的学习模型。我们将模型在样本外和样本外数据集上进行了比较，其中包含中风发现的情况，并利用我们的错误分析，以提出改进新域的临床NLP模型时有效的nlp。我们的分析发现我们的基于规则的系统在两个数据集上的表现都优于神经模型，并且似乎概括到样本外数据集。另一方面，尽管在样本内数据集中指标建议其他指标，但神经模型并未将否定为样本外数据集。
基于EEG的中风患者的忽视检测
摘要 - 空间忽视（SN）是中风患者的神经综合症，通常是由于单侧脑损伤。它导致对比视觉场中的刺激不集中。当前用于SN评估的金标准是行为不注意测试（位）。位包括一系列笔和纸测试。由于子测验性能的高变量，这些测试可能是不可靠的。他们在衡量忽视程度的能力上受到限制，并且在现实且动态的环境中不评估患者。在本文中，我们提出了基于脑电图（EEG）的脑部计算机界面（BCI），该界面利用星光夜测试来克服传统的SN评估测试的局限性。通过实施此基于EEG的Starry Night忽视检测系统，我们的总体目标是提供对SN的更详细评估。特别是检测SN的存在及其严重性。为了实现这一目标，作为第一步，我们利用基于卷积的神经网络（CNN）模型来分析脑电图数据，并因此提出了一种忽视检测方法来区分中风患者而没有忽视和中风患者。临床相关性 - 拟议的基于EEG的BCI可用于检测具有高精度，特异性和敏感性的中风患者的疏忽。进一步的研究还将允许对患者的视野（FOV）进行估算，以进行更详细的忽视评估。
中风治疗指南的新见解......
Winstein CJ：可以确定手臂功能长期使用的功能阈值：来自计算模型的预测和来自肢体约束诱导疗法评估（EXCITE）试验的支持数据。Phys Ther ù÷÷Ā；ÿĀ ：øúùþ-øúúý ÿ) French B Thomas L, Leathley M, Sutton C, McAdam J, Forster A, Langhome P, Price C, Walker A, Watkins C：重复任务训练能改善中风后的功能活动吗？Co-chrane系统综述和荟萃分析。J Rehabil Med ù÷ø÷；ûù ：Ā-øû Ā) Di Pino G, Pellegrino G, Assenza G, Capone F,
缅因州脑损伤和中风资源目录
免责声明 美国脑损伤协会（以下简称 BIAA）及其缅因州分会（以下简称 BIAA-ME）创建了此目录，为需要脑损伤信息和服务的人士提供服务。此目录包含付费广告。BIAA 和 BIAA-ME 不认可、推荐或保证此目录中列出的任何服务或服务提供商，并且不对因使用本目录中列出的机构或服务而导致的任何索赔、损失或损害承担任何责任。本目录中包含的信息被认为是准确的，但不作保证。所有内容均按“原样”提供，不作任何明示或暗示的保证。BIAA 和 BIAA-ME 对任何错误或遗漏不承担任何责任，也不对本目录中的准确性或完整性作出任何暗示的保证或陈述。
中风引起的失语症的治疗进展
缩写的处方信息。药用产品的名称：脑布洛蛋白 - 注射溶液。定性和定量组成：一个mL在水溶液中含有215.2 mg的脑乳糖蛋白浓缩物。赋形剂清单：氢氧化钠和注射水。治疗适应症：用于治疗脑血管疾病。尤其是在以下指示中：老年痴呆症的痴呆症。血管痴呆。中风。颅脑外伤（Consotio和Contusio）。禁忌症：对药物的成分之一，癫痫，严重的肾功能障碍的超敏反应。营销授权持有人：Ever Neuro Pharma GmbH，A-4866 Unterach。仅可用于处方和药房。More information about pharma- ceutical form, posology and method of administration, special warnings and precautions for use, interaction with other medicinal products and other forms of interaction, fertility, pregnancy and lactation, effects on ability to drive and use machines, undesirable effects, overdose, pharmacodynamics properties, pharmacokinetic properties, preclinical safety data, incompatibilities, shelf life, special precautions for storage, nature and产品特征摘要可提供容器的内容和处置的特殊预防措施。版权所有©2024 by Ever Neuro Pharma GmbH，Oberburgau 3，4866 Unterach，Austria。保留所有权利。Cerbrolysin是Ever Neuro Pharma GmbH的注册商标，奥地利Unterach 4866未经出版商的书面许可，可以以任何形式或任何电子或机械手段（包括信息存储和检索系统）复制此手册的任何部分。
基于机器学习的中风预测器应用
患者，他们的社交网络，他们的家庭以及他们的就业地点都受到中风的影响。在印度，这是死亡的主要原因之一。由于医学的变化，现在有可能使用机器学习预测中风[1]。机器学习算法有助于评估数据并产生精确的预测[2]。大多数较早的中风研究都集中在预言心脏病发作上。脑部中风几乎没有引起注意[3]。机器学习算法对于提供准确的分析和进行准确的预测很有用[4]。心率预测一直是先前研究的主要重点[5]。中风研究并未得到太多研究。研究背后的想法是使用机器学习预测中风的发生率[6]。