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World File Search System发作
癫痫发作严重程度的定量标记库
癫痫发作的严重程度是患有癫痫病患者的重要临床指标，与生活质量密切相关。1然而，测量癫痫发作严重程度的最佳方法尚不清楚。现有的测量癫痫发作严重程度的量表，包括国家医院癫痫发作严重程度量表（NHS3），2,3利物浦癫痫发作量表，4和癫痫发作严重性问卷，有5个问题，包括有关癫痫发作的各个方面的问题，包括癫痫发作的各个方面。大多数量表通过其临床分类6分开癫痫发作6，以反映不同癫痫发作类型的严重程度的差异。现有癫痫发作严重程度的主要缺点是他们依赖患者或护理人员的回忆。6例如，由于癫痫发作本身，患者对癫痫发作的回忆可能会受到损害。7,8因此，以无偏见的方式评估从癫痫发作到癫痫发作的严重程度的变化是有挑战性的。因此需要测量各个癫痫发作严重程度的物体定量工具，以了解不同时间尺度上癫痫发作的变化。基于脑电图（EEG）的严重性标记是量化癫痫发作严重程度的潜在方法。过去的研究使用了脑电图9和空间同步10作为癫痫发作严重程度的代理。还建议癫痫发作活性的解剖学扩散作为癫痫发作严重程度的量度。6尚未确定这样的措施如何比较每个患者的方法。此外，随着时间的流逝，各种与严重程度直接相关的癫痫发作特征。进行检查，局灶性癫痫发作更有可能在睡眠中概括，尤其是颞叶癫痫（TLE）。12帖子抑制的结果也取决于癫痫发作的时间。13,14亚临床癫痫发作
急性运动对长期发作记忆的影响
研究发现揭示了急性运动与程序/声明性记忆之间的关系。先前的系统评价报告了急性锻炼对情节长期陈述性记忆的小/中等影响。一个有些忽视的问题是练习对特定类型的情节记忆处理的影响。这项系统综述和荟萃分析的主要重点是评估在自由，提示回复和识别情节记忆之前，之中和之后的急性锻炼效果。PubMed，Scopus和EBSCO数据库，并进行了42个实验进行荟萃分析。在编码改进的存储器（d = 0.23）之前进行练习，并且对内存的a freecall（d = 0.40）测试要比提示回复（d = 0.08）或识别（d = - 0.06）多得多。在编码改进的内存（d = 0.33）和a vected识别（d = 0.62）内存之后进行练习，比自由度（d = 0.19）或提示回复（d = 0.14）存储器多得多。编码过程中的练习不会影响内存（d = - 0.04）。主持人的分析表明，在编码在年龄，运动类型和测试中的基础上，练习在编码之前会影响记忆。在编码后进行运动时，年龄和锻炼类型，而不是测试的时机会影响记忆性能。编码前后练习对情节记忆具有选择性影响。其他实验评估了如何应对锻炼的影响记忆编码的方式。
新发作心力衰竭中的铁缺乏
旨在在新诊断的心力衰竭（HF）中铁缺乏症（ID）的患病率和HF治疗开始后患者ID的进展尚不清楚。我们的目的是在HF诊断后的第一年中描述新发作HF患者ID的自然轨迹，评估ID，临床因素和生活质量（QOL）之间的关联。Methods and results A prospective cohort of patients with new onset HF in hospitals or outpatient clinics at fi ve major hos- pitals in Stockholm, Sweden, during 2015 – 2018 were analysed with clinical assessment, electrocardiogram, blood samples in- cluding iron levels, Minnesota living with heart failure questionnaire (MLHFQ), and echocardiogram at baseline and after 12月份。在基线时，有547例新发HF的患者中有482例（88％）具有完整的铁数据。中位年龄为70岁（61 - 77），男性为311（65％）； 55％的患者的射血分数（EF）≤40％，19％的EF为41 - 49％，而26％的患者患有HF，HF保留了EF（HFPEF）[校正于2024年6月26日添加，在第一个在线出版物之后：“平均年龄为70岁”已将“平均年龄为70岁”纠正为“中位年龄为70岁，则是该版本的70岁。基线时，163例（34％）将ID定义为铁蛋白<100μg/L或铁蛋白100 - 299μg/L和转铁蛋白饱和度<20％。随访12个月后，119（32％）的ID在368名患者中，他们在基线和12个月后都具有完整的铁数据，并且没有接受静脉内（i.v.）随访期间铁。在HF诊断后的第一年，有19％的ID持续存在，13％的ID，11％已解决ID和57％从未拥有ID，因此24％改变了其分类。基线时的贫血是诊断后1年1年的ID的最强独立预测因子[3.91，95％的置置间隔（CI）1.88 - 8.13，p <0.001]，随后是HF住院（OR 2.21，95％CI 1.24 - 3.95，P <0.01）。 <0.01），HFPEF（OR 1.96，95％CI 1.13 - 3.39，p <0.05）和糖尿病（OR 1.92，95％CI 1.06 - 3.48，p <0.05）。ID与基线的低QOL相关（MLHFQ得分平均差7.4分，95％CI 3.1 - 11.7，p <0.001），但不进行随访。结论在HF诊断时和1年后，新发作HF患者中有三分之一的患者具有ID，尽管其中四分之一的患者改变了其ID状态。基线时患有贫血，HF住院，女性性别，HFPEF或糖尿病的患者更有可能在1年后拥有ID，这意味着应该仔细筛选这些ID以确保ID的ID。铁处理。
GP首次癫痫发作途径：成人
该文件旨在支持在Herts和West Essex IC的心力衰竭和稳定心绞痛的成年人中开处方的开处方。hwe ICS批准使用的指示：建议将伊瓦布拉丁作为一种选择，以便与NICE TA267的建议一起治疗慢性心力衰竭•与纽约心脏协会（NYHA）II级至IV级稳定的慢性心力衰竭与Sinus rhythm中的Sinus Rhythm（bp and and Suniv and Sunce y Minune and y Minune）（bp）（NYHA）II级稳定慢性心力衰竭（•••••••bp）（bp）（bp）。与标准疗法结合使用，包括β受体阻滞剂治疗，血管紧张素转化酶（ACE）抑制剂和醛固酮拮抗剂，或者当禁忌或不容忍β受体阻滞剂治疗时，并且左心室生眼滞留分数为35％或更少。
双皮层综合征：癫痫发作的异常原因
灰质杂质（GMH）是由脑发育过程中神经元异常迁移引起的。皮质带异位症（SBH）或双层皮质是GMH的罕见变体，主要影响癫痫患者（PWE）不同程度的智力低下。我们介绍了一名25岁妇女的案例，该妇女因概括性癫痫发作而被录取给我们三级医院的神经病学系。她的母亲有正常的产前时期和劳动史。有立即哭泣和正常外观，脉搏，鬼脸，活动和呼吸（APGAR）得分的历史。她延迟了里程碑，这影响了儿童发展的各种类别。体格检查显示全球发育迟缓。实验室值，包括全血细胞计数，血清钙和动脉血液测试，均在正常范围内。脑电图显示出明显的异常暗示癫痫。大脑的MRI在两个脑半球中显示出连续的灰色物质带，与皮层平行，表明双层皮质综合征（DCS）。
双皮层综合征：癫痫发作的异常原因
灰质杂质（GMH）是由脑发育过程中神经元异常迁移引起的。皮质带异位症（SBH）或双层皮质是GMH的罕见变体，主要影响癫痫患者（PWE）不同程度的智力低下。我们介绍了一名25岁妇女的案例，该妇女因概括性癫痫发作而被录取给我们三级医院的神经病学系。她的母亲有正常的产前时期和劳动史。有立即哭泣和正常外观，脉搏，鬼脸，活动和呼吸（APGAR）得分的历史。她延迟了里程碑，这影响了儿童发展的各种类别。体格检查显示全球发育迟缓。实验室值，包括全血细胞计数，血清钙和动脉血液测试，均在正常范围内。脑电图显示出明显的异常暗示性癫痫。大脑的MRI在两个脑半球中显示出连续的灰色物质带，与皮层平行，表明双层皮质综合征（DCS）。
监测电击期间的癫痫发作功效...
背景：为了有效地工作，诱导的癫痫发作应足够。观察到癫痫发作的关键措施是肌肉运动和脑电图（EEG）在癫痫发作期间发现的。方法：作者回顾了有关该主题的所有可用文献，并在撰写本概述文章时添加了个人经验。结果：即使大多数现代ECT设备都配备了脑电图（EEG），心电图（ECG），肌电图（EMG）或光运动传感器（OMS），但观察到的癫痫发作是最简单的，也是监测癫痫发作的最可靠的方法。EMG和OMS是监测肌肉运动的高科技方法，但由于抗体，可靠性可能会损害。eeg通常用于监测癫痫发作，因为只有脑电图能够反映大脑中的实际生理反应，而当ECT期间肌肉松弛剂消除肌肉运动时，只有脑电图准确地确定癫痫发作的发生。结论：现代ECT监测技术可以提供临床上有用的信息，但是临床医生还应知道可能的干扰因素，以确保诱导的癫痫发作足以确保ECT效率。因此，将EEG发现与观察到的肌肉运动与袖口技术相结合是监测ECT期间癫痫发作效率的最佳方法。
使用发作间期癫痫样放电波形和卷积神经网络筛查脑电图中的癫痫发作
人工智能 (AI) 与医疗物联网 (MIoT) 的整合正在迅速推进，通过分析脑电图 (EEG) 中的发作间期癫痫样放电 (IED)，在检测癫痫等疾病方面取得了重大进展。EEG 数据的可用性促进了包括癫痫发作检测在内的创新应用的创建。虽然神经科医生传统上依靠 EEG 数据分析来识别癫痫发作，但手动评估 EEG 脑电波是一个费力而复杂的过程，给专家带来了很大的压力。本文介绍了一种基于 EEG 波形自动检测 IED 的简单卷积神经网络 (CNN) 方法。这种方法通过预测癫痫发作并及时干预，有助于减轻癫痫患者的负担。它还减轻了神经科医生和经验不足的专家的工作量，从而加快了诊断过程。所提出的方法是通过利用一系列描绘每个传感器上 EEG 信号幅度的图像来实现的。研究将参与者分为两组：（A）健康个体和（B）癫痫患者。结果显示，与人类专家诊断相比，准确率高达 96.4%，展示了该方法在脑电图数据中检测癫痫发作的有效性和实用性。
癫痫发作过程中的脑电信号识别算法...
癫痫是一种脑部疾病，其突发性不可预测性是导致残疾甚至死亡的主要原因，因此快速准确地识别癫痫发作时的脑电图（EEG）具有重要意义。随着云计算和边缘计算的兴起，建立了本地检测与云端识别的接口，推动了便携式脑电检测与诊断的发展。为此，我们构建了基于云边缘计算的癫痫发作脑电信号识别框架。在本地实时获取脑电信号，在边缘建立水平可视模型，增强信号内部相关性。建立Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊系统对癫痫信号进行分析。在云端，建立临床特征与信号特征的融合，建立深度学习框架。通过本地信号采集、边缘信号处理和云端信号识别，实现癫痫的诊断，为癫痫发作时脑电信号的实时诊断与反馈提供新思路。
dalcetrapib降低了新发作糖尿病的风险
了解人类心脏的范围内变异性对于检测异常和改善心脏解剖结构和功能的评估至关重要。尽管已经开发出许多构造建模方法来分别捕获心脏解剖学或物理学的可变性，但它们的复杂互连很少被一起进行。在这项工作中，我们提出了一种新型的多模式变异自动编码器（VAE），能够以心电图（ECG）和3D双脑室云的形式处理结构生理学和比较时间的解剖信息。我们的方法在英国生物库数据集上达到了高重建精度，其在基础图像下方的预先介绍和输入解剖学之间的倒角距离和ECG重建超过了一种专门用于ECG生成的ART基准方法。我们还评估了其生成能力，并根据共同的临床指标和最大的平均差异来评估生成和黄金标准解剖学，ECG和联合解剖学ECG数据的可比人群。