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肢体截肢后的幻影现象和身体方案：文献综述
目前，幻影现象分为幻影感觉（截肢肢体的无疼痛反应）和幻影疼痛（截肢肢体或身体另一个截肢部分的疼痛）[13,14]。Hunter等。 [15,16]介绍了幻影意识的术语，描述了身体失落部分的存在（“对失踪肢体的一般意识”），而不是所指的感知反应。 幻影疼痛也被定义为缺失四肢[17]或具有特定形式，重量或运动范围的脱落身体部位的常见感觉[17] [14,18]。 根据Hunter等人的说法。 [16]，对幻影疼痛的意识是必要的，而不是相反。 在我们的论文概念中，我们决定排除树桩疼痛的现象（即 截肢肢体的其余部分是从讨论中开始的，因为在我们看来，并且根据术后伤口愈合，这种感觉相对较快。 幻影肢体疼痛在神经性疼痛[19-21]中占据了一个显着的位置，反过来，这是疼痛的一般疼痛差异中的慢性痛苦和功能障碍的疼痛。 慢性神经性疼痛的原因是周围神经系统的损伤[24]。 遗传倾向[24]和心理因素的影响[1,25,26]也被强调。 幻影现象存在于大约80％的截肢物中[20,27 - 31]。Hunter等。[15,16]介绍了幻影意识的术语，描述了身体失落部分的存在（“对失踪肢体的一般意识”），而不是所指的感知反应。幻影疼痛也被定义为缺失四肢[17]或具有特定形式，重量或运动范围的脱落身体部位的常见感觉[17] [14,18]。根据Hunter等人的说法。 [16]，对幻影疼痛的意识是必要的，而不是相反。 在我们的论文概念中，我们决定排除树桩疼痛的现象（即 截肢肢体的其余部分是从讨论中开始的，因为在我们看来，并且根据术后伤口愈合，这种感觉相对较快。 幻影肢体疼痛在神经性疼痛[19-21]中占据了一个显着的位置，反过来，这是疼痛的一般疼痛差异中的慢性痛苦和功能障碍的疼痛。 慢性神经性疼痛的原因是周围神经系统的损伤[24]。 遗传倾向[24]和心理因素的影响[1,25,26]也被强调。 幻影现象存在于大约80％的截肢物中[20,27 - 31]。根据Hunter等人的说法。[16]，对幻影疼痛的意识是必要的，而不是相反。在我们的论文概念中，我们决定排除树桩疼痛的现象（即截肢肢体的其余部分是从讨论中开始的，因为在我们看来，并且根据术后伤口愈合，这种感觉相对较快。幻影肢体疼痛在神经性疼痛[19-21]中占据了一个显着的位置，反过来，这是疼痛的一般疼痛差异中的慢性痛苦和功能障碍的疼痛。慢性神经性疼痛的原因是周围神经系统的损伤[24]。遗传倾向[24]和心理因素的影响[1,25,26]也被强调。幻影现象存在于大约80％的截肢物中[20,27 - 31]。根据Merskey和Bogduk [23]和Haug [32]，大约70％的截肢者将迟早或稍后会感到幻影感觉。幻影现象可能在截肢后或几个月后，甚至几年后立即发生[14,29,31,33]。
为什么时间推理刺激在人脑中可能失败：一项试验研究
摘要：时间干扰刺激（TIS）旨在通过在深度产生干扰领域来靶向横向电流交替刺激（TAC）期间的深脑区域。尽管在动物和人类模型和刺激研究中已经证明了其调节作用，但缺乏直接的实验证据，因为它在人类中的效用（体内）。在此处，我们直接测试和比较了三种不同的结构：首先，我们执行周围神经和肌肉刺激，将肌肉抽搐定量为读数，其次，我们以磷光感知为替代标记物，将轨道性刺激为替代标记物，第三，我们尝试将Alpha振动的平均功能定为量级的启动力，以量身像为单位。我们发现了在PNS中调制频率上刺激效率的有力证据，但是我们没有发现其在中枢神经系统中效用的证据。可能无法激活中枢神经系统目标的可能原因可能是此处相对较高的激活阈值，也可能是抑制性刺激成分对载体频率干扰调制信号的影响。
S-亚硝化与2型糖尿病的相关性...
糖尿病是一种复杂的慢性代谢性疾病，以高血糖和各种并发症为特征[1]。它主要表现为两类：1型糖尿病（T1DM）和2型糖尿病（T2DM），其中2型糖尿病约占所有糖尿病病例的90%[2]。1型糖尿病的病因在于细胞免疫的破坏，而2型糖尿病则是由胰岛素敏感性降低和胰岛素抵抗（IR）引起的[3]。糖尿病是全球面临的重大健康挑战，近年来由于生活方式和饮食习惯的改变，糖尿病的发病率和患病率显著上升。预计到2045年，全球将有约6.93亿人患有糖尿病[4]。糖尿病不仅影响患者的生活质量，也给医疗系统带来巨大的经济负担。根据受影响组织的不同，糖尿病并发症可分为糖尿病肾病 (DN)、糖尿病周围神经病变 (DPN) 和糖尿病心血管疾病 (DCD) 等 [5–7]。糖尿病的管理相当困难，因为影响其发病的因素众多，其病理学的复杂性
甘油三酸酯 - 葡萄糖之间的潜在关联
成立于2016年，国家代谢管理中心（MMC）是一个综合平台，旨在用于代谢疾病的标准诊断，治疗和长期随访，涵盖了中国各个地区的近300家医院。在最初住院的8,669名患者中，选择了2,194例以进行后续分析。根据TYG相关指标的三位脉冲，将患者分为三组，该指数具有循环异常（CA），糖尿病肾脏疾病（DKD），糖尿病性视网膜病（DR）和糖尿病周围神经神经病（DPN）。逻辑回归，有限的立方花纹和亚组分析用于评估与TYG相关指数与与2型糖尿病相关的并发症之间的关联。最后，对模拟物3.0数据库的9,715个样本进行了验证分析，以增强发现结果的可靠性和概括性。
审查炎症是心理压力中认知障碍的神经生物学机制
情绪紧张，躁动，压力和无法放松的感觉被称为心理压力。尚不清楚心理压力如何影响神经生物学过程，但认为涉及的几个因素，包括中心和周围神经炎症，前额叶皮层的结构变性和海马，恐惧神经记录的改变，以及神经性神经性。除了将认知障碍与慢性低度炎症压力有关的数据外，还有越来越多的证据将精神压力，氧化压力和全身性炎症与心理疾病的发展联系起来。报告了慢性病和急性疾病，失眠，抑郁，焦虑，创伤后应激障碍和认知障碍。认知障碍受到全身和中央炎症过程的加剧。尽管可能很复杂，但由于它们的潜在机制可能很复杂，并且全身性炎症起着重要作用，但仍有不确定性。因此，本综述旨在研究炎症在压力引起的认知障碍中的作用。描述认知障碍的炎症机制对于理解和治疗疾病，例如慢性压力暴露和焦虑症至关重要。
第 31 章：运动单元和肌肉动作
典型的肌肉由数千条并行工作的肌纤维组成，这些肌纤维被组织成较少数量的运动单位。运动单位由运动神经元及其所支配的肌纤维组成，这里用运动神经元 A1 表示。支配一块肌肉的运动神经元通常聚集在一个细长的运动核中，该运动核可能延伸到脊髓腹侧的一到四个节段。运动核的轴突通过几条腹根和周围神经离开脊髓，但被收集到靠近目标肌肉的一个神经束中。在图中，运动核 A 包括支配肌肉 A 的所有运动神经元；同样，运动核 B 包括支配肌肉 B 的所有运动神经元。每个运动神经元（图中未显示）的广泛分支的树突往往与来自其他核的运动神经元的树突混合在一起。
沙特阿拉伯不同地区的糖尿病现状及管理更新
结果：大多数 (77%) 选定的患者患有未控制的糖尿病，表明地区和糖尿病控制之间存在统计学显著相关性。北部、中部和南部地区的未控制百分比最高，控制率不到 20%，而西部和东部地区的控制百分比约为 40%。80% 的未控制血压患者患有未控制的糖尿病，而血压控制的患者为 68%。双胍类、DPP-4 抑制剂、GLP-1 激动剂、胰岛素和 SGLT-2 抑制剂是最常见的糖尿病药物。二甲双胍是所有地区处方最多的药物，其次是 DPP4。结果显示，患者平均使用 1 至 4 种非糖尿病药物。糖尿病中心维生素 B 复合物和他汀类药物的配发量高于医院。视网膜病变和周围神经病变是最常见的并发症，而高血压和 ASCVD 是最常见的合并症。
糖尿病周围神经病的物理疗法
Mellitus。糖尿病会引起广泛的神经性并发症，包括从根到远端轴突的急性和慢性形式影响周围神经的每个水平。2型DM中糖尿病神经病的寿命患病率可能高达50％。糖尿病性周围神经病（DPN）是糖尿病的常见慢性并发症，长期以来对临床医生而言一直非常具有挑战性。DPN是由于足部溃疡和截肢，步态干扰和与跌倒有关的损伤而导致残疾的主要原因。糖尿病周围神经病大大降低了生活质量，并大大增加了与糖尿病相关的健康成本（ASIF，2014年）。患有DPN的人的医疗保健成本增加了双重增加，而患有严重疼痛的周围神经病的人会增加四倍。在更大范围内，据估计，糖尿病的医疗保健成本约有27％可归因于DPN。
糖尿病神经病的药物谱年度评论：诊断和治疗的新见解
作为临床实体，糖尿病神经病（DN）代表了一系列神经性疾病，临床表现范围从周围神经病到各种形式的自主神经功能障碍，包括心血管，胃肠道和泌尿生殖器。尽管临床护理的进步进步，但它仍然是糖尿病的高度常见并发症，估计的寿命患病率大于50％（1，2）。到2045年，预计全球有7.83亿成年人患有糖尿病，最高3.5亿dn的DN及其合并症（3）。患有糖尿病周围神经病（DPN）的个体可能会遭受严重的疼痛，感觉丧失，平衡受损，跌倒，溃疡和截肢，所有这些都导致生活质量降低。心血管自动神经病（CAN）是一种可怕的并发症，因为它会加剧心血管疾病，并导致心力衰竭和心脏突然死亡。DPN仅占年度医疗保健费用超过10美元的$ 10亿美元，占糖尿病总直接医疗费用的四分之一以上（4）。
非侵入性脑机相互作用 - Infoscience
从虚拟键盘9、10中选择一个字母，而无需使用任何肌肉或周围神经的活动。BCI的中心宗旨是区分大脑活动模式的能力，每种活动都与特定的意图或精神任务相关联。这样的BCI是通过与外界提供新的互动联系来增强人类能力的自然方法，并且特别相关地作为对瘫痪的人类的帮助，尽管它也为健美的人打开了自然和直接互动的新可能性。图1显示了BCI的一般体系结构。用便携式设备记录大脑电活动。这些原始信号首先是处理和转换的，以提取一些相关特征，然后将这些功能传递到某些数学模型（例如统计分类器或神经网络）。此模型在经过一些培训过程后计算出适当的心理命令以控制设备。最后，视觉反馈，也许还有其他类型的触觉刺激，向主题告知了脑部驱动设备的性能，以便他们可以学习适当的心理控制策略并进行快速更改以完成任务。