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World File Search System认知障碍
糖尿病的认知障碍
抽象的认知功能是一个广义的术语，它是指获取知识，操纵信息和推理的心理过程。保留的认知功能是维持健康，活跃和独立的生活方式不可或缺的。类型1和2型糖尿病都与较差的认知能力表现以及脑磁共振成像的结构和功能的异常证明有关。认知障碍可能在糖尿病的最早阶段发生，并且随着时间的流逝而恶化，并显着影响糖尿病的控制和管理。认知障碍的病理生理学是多因素。病理生理学可能包括高血糖，胰岛素途径缺陷，氧化应激，神经炎症和线粒体功能障碍。确定糖尿病认知能力受损的机制对于开发新的治疗方法至关重要。本评论文章旨在修改我们对糖尿病与认知障碍之间相关性的知识，并强调推定的潜在机制。关键字认知障碍，糖尿病，炎症
探索认知障碍
根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，截至 2024 年 3 月，全球已确诊超过 7.5 亿例 SARS-CoV-2 感染病例 ( 1 )。大多数检测呈阳性的人都已完全康复。尽管如此，仍有至少 700 万人死于 COVID-19，大量患者需要住院治疗，包括重症监护。除了急性 COVID-19 疾病之外，长期症状的出现还带来了另一个重大问题。WHO 和英国国家健康与临床优化研究所 (NICE) 已建立临床病例定义，后来被术语化为急性 COVID-19 后综合征 (PACS) ( 2 – 4 )。PACS 定义为急性 SARS-CoV-2 感染后至少持续 12 周的症状。此外，急性 COVID-19 疫苗接种后综合征 (PACVS) 也已被描述。虽然已经证明 SARS-CoV-2 疫苗接种在最初的接种年可能已经避免了 185 个国家的约 1440 万人死亡，但在接下来的几个月和几年里出现了与疫苗相关的不良反应（5-9）。
认知障碍研究类型
认知障碍研究类型的一种难得的可治疗原因：病例报告Haider Alrubaiee 1*，Seyed Mohammad Tahami 2，Krystian Figlewsi 3，Agnieszka Monika Delekta 4，Lorenz 4，Lorenz Oppel 3，Oppel 3，Boris Modrau 3 1 Neurophyphysiologely of Neurophysiologely of Neurophysiologely of Neurophysiologely，Aarhus University，Denark，Denark。2丹麦西兰大学医院放射科。3丹麦奥尔堡大学医院神经科。2丹麦Viborg医院放射科。*通讯作者：Haider Alrubaiee，丹麦Aarhus大学医院神经生理学系。电子邮件：h.alrubaiee@rn.dk;合着者（S）：seyt@regionsjaelland.dk（SMT）; krfi@rn.dk（kf）; agndel@rm.dk（AMD）; loop@rn.dk（lo）; Boris.modrau@rn.dk（BM）引用：Alrubaiee H，Tahami SM，Figlewsi K，Delekta AM，Oppel L，Modrau B，Modrau B（2024年），这是认知障碍研究类型的罕见可治疗原因类型：病例报告：病例报告。American J Cas Rep Rev：AJCRR-109。收到的日期：2024年6月6日；接受日期：2024年6月12日；发布日期：2024年6月18日
认知障碍护理指南
MONITORING…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..13 COMMONLY PRESCRIBED MEDICATIONS WHICH MAY IMPAIR认知……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………” (CR)………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….14 EXPANDED MEDICAL假释……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………单位……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………桌子…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….17附件 A…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….19-21 ATTACHMENT B…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….22-23 PATIENT EDUCATION ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………” PE-2西班牙语
关于精神疾病认知障碍的概述
精神分裂症的认知缺陷常常被积极症状所掩盖，显着导致该疾病的发病率。越来越多的注意力突出了这些缺陷，这是各个皮质区域神经回路功能障碍的反射。在宏观和显微镜水平上都报道了与精神病中认知症状有关的许多连通性改变，这强调了在发育期间和更后的阶段的可塑性和微电路障碍的潜在作用。然而，认知障碍和多样化的连通性发现的异质临床表现在将它们汇总到凝聚力的情况下构成了挑战。本综述旨在综合主要的认知改变，最近对网络结构和功能连通性变化的见解以及提议的机制以及微电路的改变，尤其是针对神经发育障碍，E/I平衡和睡眠障碍。最后，我们还将评论一些旨在针对这些机制来解决认知症状的最新且有希望的治疗方法。通过这种全面的探索，我们努力为精神病疾病的认知障碍提供了更新和细微的概述。
物质成瘾的认知障碍
认知是管理人体执行功能的复杂机制，并经历了受遗传，生物学和生态因素影响的发育过程。上瘾的物质可以表示为认知恶化，影响记忆，决策，注意力和推理的触发因素。对酒精，尼古丁，大麻，可卡因，阿片类药物和苯丙胺的特定检查阐明了每种物质都会损害认知功能的独特方式，从记忆缺陷到注意力障碍和心理动力学技能。因此，相关信息是通过参考Google Scholar，PubMed和Elsevier数据库来收集的。提取更新的信息，将所选的期刊过滤到前十年。多巴胺能失调作为中心主题，影响奖励方案，动机驱动器和记忆途径，传播强迫性行为以及阻碍物质停止。这种包容性的探索强调了解决这些并发症的紧迫性，以实现知情的预防策略，有效的公共卫生计划和有针对性的干预措施。通过阐明物质成瘾的认知障碍，该评论致力于强调物质使用的危险。
血管认知障碍（VCI）
vci可能是由中风引起的，小血块阻塞大脑中的小血管，大脑中的小血管出血或血管壁疾病，导致缺乏氧气和对脑细胞的损害。VCI的其他风险因素可能包括心房颤动，心力衰竭，糖尿病，高血压等血管状况；其他医疗状况，例如抑郁，肥胖，听力障碍；以及可修改的危险因素，例如吸烟，过度饮酒和身体不活跃。还有其他重要的情境因素可能会影响风险，例如：较低的教育水平，社会接触低，社会隔离和空气污染。
调查从轻度认知障碍到
阿尔茨海默病是一种进行性神经系统疾病，是导致痴呆的最常见原因，影响着全球数百万人。轻度认知障碍 (MCI) 被认为是阿尔茨海默病之前的中间阶段。及早预测从 MCI 到阿尔茨海默病的转变对于采取必要的预防措施、减缓病情进展和制定合适的治疗方法至关重要。本研究提出了一个深度学习框架来识别在后续阶段诊断可能从 MCI 转变为阿尔茨海默病的患者。具体来说，潜在空间操作技术被应用于用 MCI 和阿尔茨海默病患者训练的变分自动编码器的潜在空间。操作步骤旨在揭示触发转变的重要属性。其次，研究操作幅度与转变时间之间的相关性，以引入预测视角。实验结果显示，在文献中最广泛和最常用的阿尔茨海默病神经影像数据集之一上获得了有希望的定量和定性结果。
用于检测认知障碍的机器学习
摘要：对认知问题的检测，尤其是在早期阶段，至关重要，诊断为手动的方法是手动的，取决于一位或多个专业医生，将其诊断为认知能力下降升级到痴呆症的早期阶段，例如阿尔茨海默氏病（AD）。AD的早期阶段与轻度认知障碍非常相似（MCI）；确定与疾病相关的可能因素至关重要。本研究旨在证明自动化模型可以在早期阶段对MCI和AD进行分类。本研究使用机器学习（ML）算法的组合使用基因表达来识别AD。用于认知问题和健康人员分类的算法（对照）是：线性回归，决策树（DT），NaîveBayes（NB）和深度学习（DP）。这项研究的结果表明，使用深度学习（DL）算法，ML算法可以在早期阶段以80％的精度识别AD。