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World File Search System风风
评估机器学习和传统统计模型，以评估英国生物库中中风风险预测的中风遗传责任的价值
2。MRC环境与健康中心，流行病学与生物统计学系，公共卫生学院，圣玛丽校园，诺福克广场，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦W2，英国，英国，伦敦帝国学院。
研究中风风险因素，症状，治疗和康复的公众意识：来自第三级的基于社区的横截面调查
摘要背景：在过去几年中，印度包括中风在内的非传染病（NCD）的发病率正在增加。溶栓疗法已彻底改变了急性缺血性中风的管理。尽管中风疗法的最新进展，但公众仍然对中风症状和管理不知情。目的：评估公众对中风风险因素，症状，治疗和康复措施的认识。方法：该研究是一项基于社区的横断面研究，设计为在线调查。用于调查的工具是半结构化的在线问卷。结果：关于中风的危险因素，参与者的41（14.8％）意识到瓣膜心脏病，188（6.5％）缺乏运动，238（85.9％）的血脂异常，236（85.2％）高血压，222（85.2％），222（80.1％（80.1％）吸烟，以及154（55.6％）（55.6％）。关于中风的症状，参与者的209（75.5％）意识到余额的损失，240（86.6％）的言语异常，面部弱点的261（94.2％），弱点的234（84.5％）。结论：应努力向公众教育中风，溶栓治疗和康复措施的罕见症状，以便人们在中风管理中做出有益的医疗保健决策。关键字：中风；窗户期；溶栓 *通讯作者：Paul Titus Rajan电子邮件：paultitusjuly29@gmail.com
在亚洲国家建立和新兴的中风风险因素：系统评价
收到：2024年1月13日；修订：2024年5月14日；接受：2024年8月15日摘要本文旨在回顾一下16个亚洲国家的风险因素的中风情况。从2016年和2019年的中风发生率开始，发现每100,000人的中风案例数量增加了10人，在6个亚洲国家中有所减少。与高收入国家（HIC）相比，低中间收入国家（LMIC）的服务和质量往往较低，医疗保健的这种显着差异可能是导致中风发生率差异的原因。进行了系统的审查，以识别和评估中风风险因素的频率。审查15篇论文，中风有8个危险因素，范围从高血压15，糖尿病12，高胆固醇血症/血脂异常12，吸烟11，身体不活跃7，肥胖7，空气质量2，空气质量2到家族史1。年龄仍然是中风的重要危险因素，强调了针对性预防措施和医疗干预措施的重要性。已经传播了意识，并显示了对健康问题和因素的承诺，增加了机构，并为30万以上的地点建立医疗服务。研究表明，与HIC的女性相比，LMIC的女性更有可能在年轻时中风，并且可能受到妇女健康的文化和社会因素的影响。因此，个体可以通过健康的生活方式选择来降低中风风险，预防高血压，糖尿病和高胆固醇血症/血脂异常。生活方式的改变，包括不吸烟，保持健康的饮食和定期运动，应降低个体中风的风险。同时，国家政策可以通过加强中风护理生态系统来降低中风发生率。
使用 K 最近邻算法预测中风风险
摘要：中风是一种危及生命的严重疾病，需要尽早发现和干预以减轻其影响。该项目使用 K-最近邻 (KNN) 算法提出了一种中风预测模型，KNN 算法是一种流行的机器学习技术，以其在分类任务中的简单性和有效性而闻名。在 KNN 算法中，数据集被分为两类。第一类是中风风险高，第二类是中风风险低。该项目的目标是开发一个可靠且准确的预测系统，帮助医疗保健专业人员识别有中风风险的个体。该项目使用的数据集包括不同群体的各种人口统计、临床和生活方式特征，包括年龄、性别、高血压状况、婚姻状况、心脏病史、工作类型、吸烟习惯等。项目研究结果表明，基于 KNN 的中风预测模型在准确性、敏感性和特异性方面取得了令人鼓舞的结果。这表明 KNN 可以成为识别可能有中风风险的个体的有力工具，从而可以采取早期干预和预防措施。关键词：中风、k-近邻、逻辑回归、随机森林、机器学习算法
流感疫苗对中风风险发生的影响
结果：在满足我们标准的26篇文章中，有10篇是回顾性队列研究，有9项是病例对照研究，3项是前瞻性队列研究，3个是RCT和1个病例系列。总体而言，研究表明，接种疫苗的患者的中风发生率/住院风险显着降低（OR = 0.81，95％CI [0.77-0.86]，P = 0.00001）。此外，研究表明，流感疫苗降低了中风患者死亡率的发生（OR = 0.50，95％CI [0.37-0.68]，P = 0.00001）。亚组分析显示，特定合并症（包括心房颤动（OR = 0.68，95％CI [0.57-0.81]，p = 0.0001），糖尿病（OR = 0.76，95％CI [0.66-0.87]，p = 0.0001），95％CI 0.75％的患者，糖尿病（OR = 0.76，P = 0.0001），95％CI，或95％的CII，或95％= 0.70，或95％= 0.70，或95％= 0.70，或者，。 [0.61–0.81]，p = 0.00001）和高血压（OR = 0.76，95％CI [0.70-83]，p = 0.00001）。。 [0.61–0.81]，p = 0.00001）和高血压（OR = 0.76，95％CI [0.70-83]，p = 0.00001）。
引用：Kootar S，Huque MH，Kiely KM等。用于开发和验证单个工具以评估中风风险的研究方案，糖尿病
摘要引入了当前减少痴呆症专注于预防和风险降低风险因素，以定位可修改风险因素的努力。作为痴呆症和心脏代谢性非传染性疾病（NCDS）共享风险因素，与常规单方法相比，痴呆症的单个风险估计工具和多个NCD可能具有成本效益，并促进并发评估。这项研究的目的是开发和验证一种新的风险工具，该工具估计个人患痴呆症和其他NCD的风险，包括糖尿病，中风和心肌梗塞。一旦得到验证，可以由公众和全科医生使用。方法和分析确定了来自多个国家的十项高质量队列研究，这些研究符合资格标准，包括大型代表样本，长期随访，有关痴呆症和NCD的临床诊断数据，对四个NCDS的可修改风险因素确认了可修改的风险因素和死亡率数据。将使用来自同伙的汇总数据，其中65％随机分配用于开发预测模型，测试35％。预测因子包括社会人口统计学特征，一般健康风险因素和生活方式/行为风险因素。分布危险模型将评估风险因素对结果的贡献，并调整竞争死亡率风险。将使用预测权重，内部验证的基于点的评分算法，并将评估模型的判别能力和校准。灵敏度分析将包括使用逻辑回归重新计算风险评分。伦理和传播伦理批准由新南威尔士大学人类研究伦理委员会（UNSW HREC；协议号HC200515，HC3413）提供。所有数据均已去识别并牢固地存储在澳大利亚Neuroscience Research的服务器上。研究结果将在会议上介绍，并在同行评审期刊上发表。该工具将作为公共卫生资源访问。知识翻译和实施工作将探讨将工具应用于临床实践的策略。
激进的LDL-C降低和大脑：对痴呆和出血性中风风险的影响：美国心脏协会的科学陈述
摘要：该科学陈述的目的是评估当代证据，即支持或反驳侵袭性的低密度脂蛋白胆固醇降低或脂质降低对大脑的有毒作用的结论，从而导致认知障碍或痴呆症或性疾病。写作小组使用了文献综述，对已发表的临床和流行病学研究的引用，临床和公共卫生指南，权威性陈述以及专家意见来总结现有证据并确定当前知识中的差距。尽管某些回顾性，病例控制和前瞻性纵向研究表明他汀类药物和低密度脂蛋白胆固醇降低与认知障碍或痴呆有关，但观察性研究的占主导地位和随机试验的数据不支持这一结论。没有脑血管疾病史的患者与他汀类药物疗法有关的出血性中风的风险是不明显的，并且达到非常低的低密度脂蛋白胆固醇并不会增加这种风险。数据反映出出血性中风病史的患者中降低脂质治疗的出血性中风风险并不强大，需要进行额外的重点研究。
快速审查，大脑健康，ED访问和中风风险
随着心血管结局的，大麻消费量会增加特定脑血管危险因素和疾病的患病率受到观察性研究，横断面研究，案例报告以及容易出现潜在出版物和其他偏见的病例系列的限制。
s t u dy pr ot o c o c c降低非裔美国人中风风险的目标管理（团队）干预：
背景：与其他种族族裔男性相比，非洲裔美国人（AA）男性中风或短暂性缺血性发作（TIA）的重复中风风险最高。然而，涉及基于循证的策略，包括组织，教育或行为干预措施，这些策略针对AA男性的次要中风风险降低。方法：降低中风风险的目标管理（团队）是一个持续的，6个月的前瞻性，随机对照试验，将确定使用同伴Dyads（中风或TIA及其护理伙伴的男性）是否会改善AA男性感动后护理。结果：研究样本将由160名AA男性组成，他们在5年内经历了中风或TIA，随机分为团队或候补名单对照组。主要结局的收缩压（BP）和高密度脂蛋白（HDL）的主要结果变化，而次要结果包括舒张期BP，总胆固醇，低密度脂蛋白，甘油三酸酯和血糖控制糖尿病患者。我们假设与等待名单对照组的AA男子相比，在6个月中，团队中的AA男性将显着降低收缩BP和更高的HDL。结论：AA男子中风负担的持续差异强调了需要进行新的干预措施来促进次级中风风险减少的需求。在有前途的飞行员数据的基础上，团队使用了小组格式，由护士和患者共同领导的干预措施着重于AA男性和家庭需求，解决问题方面的实践以及对情感和角色管理的关注。此外，团队的方法可能有助于减少AA男性的中风风险因素和健康差异。clinicaltrials.gov标识符：NCT04402125。关键词：中风，短暂性缺血性攻击，预防中风，非裔美国人，健康差异