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pemocs：慢性中风中个性化运动认知示例培训的概念的理论推导 - 具有应用示例的方法论论文
背景：应对残留的认知和步态障碍是社区居住的慢性中风幸存者的突出需求。运动认知exergames可能有望满足这种未满足的需求。然而，到目前为止，许多研究都以非结构化的方式实施了运动认知的Exergame干预措施，并且合适的应用程序协议尚不清楚。因此，我们旨在总结有关此主题的现有文献，并为运动认知术语干预措施开发了培训概念。方法：遵循理论派生程序的个性化运动认知Exergame培训的培训概念的发展。这包括（1.1）关于长期中风康复的彻底（叙事）文献搜索； （1.2）更广泛的文献搜索超出了感兴趣的主题，以识别类比和诱导创造力； （2）对父母理论的识别； （3）采用主要父母理论的合适内容或结构； （4）诱导修改以使其适应新的感兴趣领域。我们还考虑了医学研究委员会的“开发和评估复杂干预措施的框架”的几个方面。特别是进行了可行性研究，并根据发现进行了重新发现的措施。结果：一个培训概念，用于改善社区居住的慢性中风幸存者中的认知功能和步态，应考虑神经可塑性，（运动）技能学习和培训的原则。来自相关领域的概念和模型激发了对该概念的进一步添加和修改。我们建议使用基于步长的Exergame培训至少12周，每周2 - 3次，持续约45分钟。Gentile对运动学习的分类学被确定为个性化进度和可变性规则的合适基础，并通过第三个认知维度扩展。
2025-2026心脏与中风研究竞赛：即将发布的发布通知
赠款（GIA）计划提供运营资金，以支持心脏病和中风领域的重要，相关，新颖的研究。GIA资金支持所有健康研究主题的研究者引发的研究发现，探索和创新。从科学发现中获得的知识通过预防，诊断，治疗和康复来有助于加拿大人的心血管和脑血管健康。
VA DOD CPG用于中风康复管理
性，种族和种族作为影响中风发生率变化的关键因素，这些区别扩展到康复结果。由于大多数临床试验的构建，大多数中风流行病学报告都是二元的，性别和性别没有单独收集信息。这种做法可能导致性别和性别对中风风险因素，评估，治疗，康复和最终结果的影响。（6，7）中风是分配男性分配的个体死亡率的第五个主要原因，也是男女出生时分配的女性的第三大主要原因。（6）进一步突出了这些差异，与非西班牙裔白人，西班牙裔，美洲印第安人或阿拉斯加的本地人和亚洲背景相比，来自非西班牙裔黑人或太平洋岛民背景的个人与中风相关的死亡率率更高。（8）风险差异很明显，与白人相比，黑人人的首次中风几乎翻了一番。此外，与白人相比，黑人面临与中风相关死亡率的风险升高。（8）这种人口因素的复杂相互作用强调了对量身定制和具有文化敏感方法预防，管理和康复策略的关键需求。
肯塔基州中风注册表年度报告2024.pdf
家庭和卫生保健提供者的真正成本负担挑战1。最近的一份报告发现，在美国，每年每年的平均每个患者平均费用最高（59,900美元），其次是瑞典（52,725美元）和西班牙（41,950美元）2;此外，在低收入和中等收入国家与高收入国家3的中风负担增加了3。在过去的三十年中，绝对看来，全球中风的发病率增加了70％，其患病率增加了85％，其死亡率增加了43％，并且“损失了残疾调整后的终身年份”，导致中风增加了32％3。从2000年代初期预测的中风的直接医疗费用从2010年到2030年，全国范围内的直接医疗费用将增加238％，这比其他任何其他心血管疾病（包括高血压，冠心病或心脏衰竭）的预期增加了百分比。目前，2022年直接和间接成本的中风费用的估计平均为528亿美元，平均为5。中风财务预测以毁灭性的方式实现。表1。中风（和TIA）的住院住院住院费用为2022年日历年
基于 SMOTE (EMS) 的增强中风预测模型
摘要：中风是大脑血液供应突然中断，影响一条或多条滋养大脑的血管。这会导致大脑供氧紊乱或不足，从而导致脑细胞损伤或受损。在某些情况下，确定中风的时间和严重程度可能具有挑战性。本研究提出了一种基于人工智能的 EMS（ElasticNet - MLP - SMOTE）模型，具体利用两种机器学习算法，即 Elastic Net 和多层感知器 (MLP)，并使用合成少数过采样技术 (SMOTE)。Elastic Net 算法用于特征选择以识别关键特征，然后使用 MLP 算法进行预测。使用 Elastic Net 算法是因为它结合了 L 2 和 L 1 正则化，在辨别影响模型性能的特征方面提供了良好的结果。使用 MLP 算法是因为它依赖于深度学习技术，在这种情况下产生了有希望的结果。该算法从包含与中风相关的基本特征的综合数据集中对数据进行分类。SMOTE 用于提高模型的性能。值得注意的是，之前没有研究将这三种技术（Elastic Net – MLP – SMOTE）结合在一起。EMS 的预测准确率达到 95%，MSE = 0.05。该模型有助于根据患者的历史数据预测中风的发生，从而缓解这种严重疾病的突然发作。
急性卒中患者的灌注计算机断层扫描 (PCT) | 临床审查标准
背景急性中风是美国第三大致死原因，也是第三大花费最多的成人疾病。缺血性中风是最常见的类型，出血性中风更为严重。患有颅内动脉阻塞的急性缺血性中风患者预后较差，24 小时内病情恶化的可能性较高。当脑动脉闭塞时，脑组织的核心会迅速坏死。梗塞核心周围是一片脑组织，该区域灌注不足，但由于侧支血流的存在，不会很快坏死。该区域称为缺血半暗带，其命运取决于缺血性大脑的快速再灌注。缺血半暗带的存在和范围与时间有关，并且可能因患者而异。 90-100% 的脑幕上动脉闭塞患者在卒中后 3 小时内出现缺血性半暗影，但只有 75-80% 的患者在卒中后 6 小时仍可能存在半暗影组织。因此，快速诊断、区分卒中类型以及确定缺血程度和持续时间对于选择治疗策略都至关重要（Wintermark 2005、Muir 2005、Brunser 2009）。
康复机器人培训对亚急性中风患者身体机能，功能恢复和日常生活活动的影响
摘要：中风通常会导致感觉缺陷，肌肉无力和姿势控制减少，从而限制活动能力和功能能力。通过实施导致患者变化的任务练习来促进神经可塑性。因此，本研究旨在研究康复机器人培训对亚急性中风患者的身体机能，功能恢复和日常生活（ADL）活动的影响。研究参与者是在医院A和B中接受亚急性中风接受治疗的患者。根据选择和排除标准，他们被选为研究主题。实验组接受了30分钟的康复机器人培训，每周五次，在四个星期内总共进行了20个课程。相反，对照组以相同的频率，持续时间和会议数量接受了标准的康复设备培训。测量是在培训期之前和之后进行的，以评估使用MMT，BBS，FBG，FAC，FIM和MBI等工具的身体功能，功能恢复和日常生活活动的变化。结果如下：在组内比较中，康复机器人训练组在MMT，BBS，FBG，FAC，FIM，FIM和MBI上显示出显着差异（P <0.05），而对照组在FIM中显示出显着差异（P <0.05）。在时间，组和时间×组相互作用中观察到统计学上的显着差异（p <0.05）。基于这些结果，康复机器人训练可显着改善身体机能，功能恢复和亚急性中风患者日常生活的活动。基于这些发现，为康复计划提供了基本方案，该计划将康复机器人培训应用于亚急性中风患者，将来可能会提供更有效的治疗和结果。
通过脑栓塞保护装置在经导管主动脉瓣植入中减少中风：系统评价和贝叶斯荟萃分析
抽象目标在多个随机试验中研究了经导管主动脉瓣植入（TAVI）期间脑栓塞保护（CEP）的使用。我们旨在对随机CEP试验进行系统的审查和贝叶斯荟萃分析，重点是临床上相关的残疾中风。方法将系统搜索应用于三个电子数据库，包括将TAVI患者随机与CEP与标准治疗的试验。主要结果是禁用中风的风险。结果作为相对风险（RR），绝对风险差异（ARDS），需要治疗（NNT）和95％可靠的间隔（CRIS）（CRIS）。根据专家共识，以1.1％ARD确定临床上重要的差异（NNT 91）。主要的贝叶斯荟萃分析是在模糊的先验下进行的，并在两个知情的文献先验下进行了次要分析。结果包括七个随机研究以进行荟萃分析（n = 3996：CEP n = 2126，对照n = 1870）。在含糊的先验下，禁用中风的CEP使用的估计中值RR为0.56（95％CRI 0.28至1.19，得出的ARD ARD 0.56％和NNT 179，I 2 = 0％）。尽管估计的任何收益的后验概率为94.4％，但在模糊且知情的基于文献的先验下，临床相关效应的概率为0-0.1％。在多个灵敏度分析中的结果是可靠的。结论很有可能具有有益的CEP治疗效果，但这不太可能在临床上相关。Prospero注册号CRD42023407006。这些发现表明，将来的试验应集中于确定中风基线风险增加以及新一代设备的开发。
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
