●非紧张的躁动是指令人困扰的症状和行为,这些症状和行为不会立即危害患者或护理人员的安全。一些示例在问相同的问题或反复发表相同的陈述;起搏和烦躁;抵抗沐浴等ADL的护理或帮助;不断以痛苦的方式与自己交谈或喃喃自语;并对小问题表现出烦躁或沮丧。●虽然我们通常选择抗精神病药进行紧急搅拌,但由于对痴呆症患者的中风和死亡风险增加的盒装警告,我们将它们更加谨慎地进行非紧急搅动。●痴呆症中唯一的FDA批准药物是Brexprazole,尽管它没有比其他抗精神病药更安全或更好。●利培酮在澳大利亚和英国被批准进行搅动,并获得了加拿大阿尔茨海默氏病的侵略性和精神病症状。
没有大脑健康就没有健康,这受到中风,缺血性心脏病和痴呆症的曲线的威胁(三重威胁)。增长最快,最棘手的威胁是痴呆症。专注于发现一种阻止阿尔茨海默氏病的药物已经产生了越来越多的知识,但没有治疗,部分是因为在老年人中,认知障碍是由于多种互动性病变而导致脆弱性加剧的多种互动病理,并且由于衰老的前进背景而受到恢复性的质疑。血管认知障碍(VCI)的概念通过这种复杂性务实地削减。vci是由血管因素引起或相关的任何认知障碍。它跨越了未发现的认知障碍的范围。血管成分代表了痴呆症的唯一主要电流,可治疗的和可预言的贡献者,并有可能在不久的将来延迟,减轻或防止更多痴呆症的可能性。三重威胁条件具有相同的保护性和可治疗的危险因素,可以共同防止。该方法必须全面,确定所有相关的环境,社会经济,医疗保健和个人因素;作为人口和个人之间的风险和保护因素的目标;以及价值的投资,从金钱,货币或时间方面产生值得回报。世界中风组织的宣言呼吁共同预防中风和可能预防的痴呆症,并得到了包括美国神经病学会在内的23个国际,地区和国家大脑和心脏组织的认可。我们需要制定联合预防计划来遏制三重威胁。数百万的大脑取决于它。
摘要 - 痴呆症是一种渐进疾病,会损害个人的认知健康和日常功能,而轻度认知障碍(MCI)通常是其前体。对MCI到止血转换的预测进行了充分的研究,但是以前的研究几乎一直集中在传统的机器学习(ML)(基于基于的方法)上,这些方法可以重新分享敏感的临床信息以培训预测模型。本研究提出了一种使用联邦学习(FL)进行隐私增强解决方案,以训练MCI-to-Dementia转换的预测模型,而无需共享敏感数据,掌握社会人口统计学和认知指标。我们模拟并比较了两个网络体系结构,即点对点(P2P)和客户端服务器,以实现协作学习。我们的结果表明,FL具有与集中式ML相当的预测性能,并且每个临床部位在没有共享本地数据的情况下显示出相似的表现。此外,FL模型的预测性能优于未经协作的训练的特定地点模型。这项工作强调了FL可以消除对数据共享的需求,而不会损害模型功效。
No Multimorbidity Women: Hypertension, diabetes and CHD (HR = 2.20 , 95% CI: 1.98-2.46) Cancer (HR = 1.37 , 95% CI: 1.17-1.60) Thyroid disorders (HR = 1.44 , 95% CI: 1.23- 1.69) Pain, dyspepsia and depression (HR = 1.43 , 95% CI:1.21-1.69)哮喘和COPD(HR = 1.66,95%CI:1.41-1.95)疼痛和高压(HR = 1.42,95%CI:1.18-1.72) (HR = 1.38,95%CI:1.22-1.55)哮喘,COPD和牛皮癣(HR = 1.32,95%CI:1.12-154)疼痛,瘫痪和前列腺疾病和前列腺疾病(HR = 1.52,95%CI:1.12-1.54)癌症(1.12-1.54)癌症(1.12-1.54)癌症(HR = 1.45%ccie)和高血压集群(HR = 2.24,95%CI:1.97-2.55)
带状疱疹是由Varicella-Zoster病毒(VZV)引起的疱疹疾病,该病毒是引起水痘的相同病毒(Wilson&Wilson,2021年)。这种疾病发生在患有水痘感染的患者中,这种病毒自从感染以来已经在脊髓附近的神经淋巴结中处于休眠状态时再次发挥活性。这种重新激活通常是由于压力性的生活方式,疾病和疾病会削弱免疫系统,或者仅仅是衰老对人体防御机制的自然作用。当病毒再次活跃时,它会沿着神经途径行进,并表现为皮疹,通常在上身或脸上(Wilson&Wilson,2021)。皮疹的特征是发红,水泡和剧烈的疼痛。病毒沿着从脊髓到身体的右侧或左侧的神经通路行进,导致皮肤神经的疼痛和水泡。带状疱疹会影响四分之一的三分之一的人,而这种疾病在50岁以上的人中最常见,但是任何患有水痘的人都会受到影响(Wilson&Wilson,2021年)。
摘要探索神经变性和脑小血管疾病(SVD)可以介导2型糖尿病和较高痴呆症风险之间的关联。分析样本由2228名参与者组成,来自三城市研究,年龄在65岁及65岁及以上,没有痴呆症的痴呆症。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。 在最多12年的随访期间,每2至3年评估痴呆状态一次。 脑实质分数(BPF)和白质超强度体积(WMHV)分别选择为神经变性的标记和脑SVD。 我们使用线性和COX模型对年龄,性别,教育水平,高血压,高胆固醇血症,BMI,BMI,吸烟和饮酒状态,APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整,对基线BPF和WMHV(介体)对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。 基线时,有8.8%的参与者患有糖尿病。 糖尿病(是vs. no)与较高的WMHV(β糖尿病= 0.193,95%CI 0.040; 0.346)和较低的BPF(β糖尿病= -0.342,95%CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195%),以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04; 糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV(HRDIAB = 1.05,95%CI 1.01; 1.11; 1.11,介导的零件= 10.8%)和较低的BPF(HR DIAB = 1.12,95%CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20,介导的部分= 22.9%)介导的。 这项研究表明,神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30%的关联。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。在最多12年的随访期间,每2至3年评估痴呆状态一次。脑实质分数(BPF)和白质超强度体积(WMHV)分别选择为神经变性的标记和脑SVD。我们使用线性和COX模型对年龄,性别,教育水平,高血压,高胆固醇血症,BMI,BMI,吸烟和饮酒状态,APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整,对基线BPF和WMHV(介体)对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。基线时,有8.8%的参与者患有糖尿病。糖尿病(是vs. no)与较高的WMHV(β糖尿病= 0.193,95%CI 0.040; 0.346)和较低的BPF(β糖尿病= -0.342,95%CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195%),以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04;糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV(HRDIAB = 1.05,95%CI 1.01; 1.11; 1.11,介导的零件= 10.8%)和较低的BPF(HR DIAB = 1.12,95%CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20,介导的部分= 22.9%)介导的。这项研究表明,神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30%的关联。
抽象背景理解前阶段神经退行性疾病的共享和特定临床表现是理解其复杂性和特定病理生理学的关键。使用英国纵向薄数据库的方法,我们将最终诊断为帕金森氏病(PD),阿尔茨海默氏病(AD),痴呆症的人(DLB)和没有神经性疾病的对照组对比。我们测试了每种神经退行性障碍的关联(或),以选择包括运动,自主神经和神经精神病特征在内的症状列表,以及广泛的治疗系列(泻药,抗毒素,他汀类药物,苯并二氮卓氮卓和神经益生类)。我们随后测试了疾病之间的关联是否不同,因为差异可能表明可能特定疾病的作用。我们调查了三个肿瘤时间(0至5年,5年5年,10年至15年),以将危险因素与前途/合并症分开。对年龄的分析进行了纠正,性别和关联表示为优势比(OR)。我们在英国生物库(UKB)中复制了主要发现。首先,我们从薄英国数据库中使用了28,222例PD患者,AD的20,214例,AD为4,682例,DLB和20,214个对照。苯二氮卓类药物和5-羟色胺再摄取抑制剂的消费量在后来患有所有三种疾病的个体中更为常见,而在未来的AD和PD患者中,抗糖尿病药物的消费量都较低。我们使用UKB复制了他汀类药物的不同用法(或PD vs.神经退行性疾病与诊断前的多个临床特征的存在密切相关激动剂。相比之下,在诊断阶段,汀类药物在各种疾病之间的使用显着不同,后来患者的使用较低(OR = 0.78(0.75,0.82))(OR = 0.78(0.75,0.82)),并且患者在DLB中使用DLB(OR = 1.38(OR = 1.38(1.27,51))(1.27,1.51),而与AD相关的患者则不重要(OR = 0.98(OR = 0.99)(0.98)。ad = 0.77(0.63,0.94))并进行了灵敏度分析,以进一步控制SES,BMI或APOE状态。
摘要:由人工智能(AI)提供支持的工具和技术及其诸如机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)等子领域已遍布全球技术,经济和社会文化环境中的大多数学科。在大多数地区,AI的渗透表现出了非凡的承诺。医学和医疗保健构成了一个领域,该领域并未与利用AI的积极含义保持不变。AI驱动的工具,例如在神经成像和健康监测中,已经描绘了该省令人鼓舞的可能性的挂毯。此类工具已经在诸如协助诊断,疾病进展跟踪以及医学中许多受试者的患者管理等领域中发现了应用。智能对话代理,更非正式地称为基于AI的聊天机器人,构成了AI最普遍的应用程序之一。AI燃烧的聊天机器人(例如Chatgpt)使无数人的生活猖ramp,减轻了他们负责的无数日常任务。 本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述,在此背景下,探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效,旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。 我们提供了一个轮廓和批判性评估,并提出了有关采用这种工具的未来指示。 我们得出的结论是,聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。AI燃烧的聊天机器人(例如Chatgpt)使无数人的生活猖ramp,减轻了他们负责的无数日常任务。本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述,在此背景下,探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效,旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。我们提供了一个轮廓和批判性评估,并提出了有关采用这种工具的未来指示。我们得出的结论是,聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。
阿尔茨海默氏症是最常见的形式,而无声的大脑变化最终会导致症状出现二十年。其他类型包括血管性痴呆,心脏病或小笔触会损害大脑的血液流动。许多人的原因不同,这意味着血管问题可能会加剧酿造阿尔茨海默氏症的症状。