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创伤性脑损伤模型系统
•针对患有TBI的人的重要医疗护理领域的实践指南（例如，创伤后的癫痫发作，痉挛，创伤后的煽动，创伤后头痛和意识障碍的管理）。•开发创新的方法和程序，以恢复整个康复。•创建新的诊断程序和评估工具，以衡量恢复和结果。•表征和改善了对整个生命周期中TBI的长期健康和社会影响的理解。•针对TBI及其后果的患者/家庭，专业人士和政策制定者的信息开发和传播。•在州和国家一级的政府，专业和倡导组织之间的合作努力中领导。
创伤性脑损伤和脑震荡
David Rowed 医生毕业于西安大略大学（1962 年文学学士，1966 年医学博士）。在阿尔伯塔大学完成内科研究生培训，并在西安大略大学、多伦多大学和芝加哥大学完成神经外科培训后，他于 1973 年成为加拿大皇家外科学院神经外科专业的院士。在南卡罗来纳医科大学和格拉斯哥大学完成进修后，他于 1974 年加入多伦多 Sunnybrook 健康科学中心神经外科分部并成为多伦多大学外科系、神经外科分部的教员。他是多伦多 Sunnybrook 健康科学中心外科系、神经外科分部和耳鼻咽喉头颈外科系的成员。他曾担任 Sunnybrook 健康科学中心神经外科分部主任、外科系副主任以及神经外科重症监护室的医疗主任。他目前担任多伦多大学外科系神经外科名誉教授。Rower 博士的主要临床和研究兴趣领域是头部损伤、脑血管手术、颅底肿瘤手术和术中神经生理监测。他在这些领域发表了大量著作。自 2006 年以来，他一直担任 WSIAT 的医疗顾问。
关于轻度创伤性脑损伤和后...
平民MTBI的最常见原因因年龄而有所不同，包括无意的瀑布，被物体撞到或反对物体，汽车事故和接触运动。5,6虽然服务人员也暴露于这些有害的情况，但在过去的二十年中，最常见的军事MTBI来源是爆炸。3爆炸中的过压波会导致与爆炸有关的MTBI，占服务成员中MTBI的33％。7其他原因包括爆炸产生的弹丸的影响，在爆炸之后将个体推进到对象，由爆炸效应而不是爆炸本身产生的过程。8不论其起源如何，经历一个mtbi几乎使维持随后的mtbis的风险增加了一倍。9这对于恢复很重要，因为恢复持续时间和缺陷的严重程度与持续的mTBI数量成比例地增加。10
创伤性脑损伤后的躁狂症：系统评价
创伤性脑损伤 (TBI) 是由外力导致的脑功能或结构破坏 (1)。TBI 是全球死亡和发病的主要原因，尤其是在年轻人和中年人中 (2)，因此是一个重大的公共卫生问题，具有巨大的社会经济负担 (3)。据估计，美国有大约 530 万名 TBI 幸存者身患残疾 (4)，欧洲有大约 770 万名 TBI 幸存者身患残疾 (5)。TBI 可导致长期认知、情感和行为障碍，严重影响功能和重新融入社会，并导致经济、医疗、法律或社会后果 (6)。遗传风险因素（例如有一级亲属患有精神分裂症）可能使个体易患 TBI，尽管有亲属患有双相情感障碍并不会增加个体患 TBI 的风险。
创伤性脑损伤相关的表观遗传变化和神经退行性疾病的风险
流行病学研究表明，创伤性脑损伤（TBI）增加了发展神经退行性疾病（NDS）的风险。但是，这种风险是基本不明的分子机制。TBI触发了广泛的表观遗传修饰。同样，诸如阿尔茨海默氏症或帕金森氏症之类的NDS与许多表观遗传变化有关。尽管表观遗传变化在TBI之后可能会持续存在，但如果这些修饰增加后来ND发育和/或痴呆症的风险，则尚未解决。我们简要回顾了与TBI相关的表观遗传变化，并指出了可能有助于某些修改的长期持久性的推定反馈回路。然后，我们专注于表明持续性TBI相关的表观遗传变化的证据可能有助于病理过程（例如，神经炎症），这可能有助于促进特定NDS的发展 - 阿尔茨海默氏病，帕金森氏病或慢性创伤性脑瘤。最后，我们讨论了可能有助于预防或延迟NDS开发的TBI疗法的可能方向。
有或没有脑外伤的人如何解读表情符号？感知效价、唤醒度和情绪表现的相似之处和差异
摘要 面部情感识别受损在创伤性脑损伤 (TBI) 后很常见，并且与不良的社会结果有关。我们探讨了 TBI 后表情符号所描绘的情感感知是否也会受损。50 名 TBI 参与者和 50 名未受伤的同伴生成了自由文本标签来描述表情符号所描绘的情感，并在九点评定量表上评定他们的情感效价和唤醒水平。我们比较了两组的情感效价和唤醒评级如何聚类，并检查了参与者用来描述表情符号的词语的一致性。情感评级的层次聚类在未受伤组产生了四个表情符号簇，在 TBI 组产生了三个表情符号簇。未受伤组有一个强烈正面和一个中等正面的簇，而 TBI 组只有一个正情感效价簇，未按唤醒程度区分。尽管簇数量存在差异，但两组表情符号评级的层次结构显着相关。大多数表情符号与患有和未患有 TBI 的参与者用来描述它们的词语高度一致。患有 TBI 的参与者对表情符号的感知与未受伤的同龄人相似，使用相似的词语来描述表情符号，并在效价维度上对表情符号的评分也相似。患有 TBI 的个体对少数表情符号的感知唤醒差异很小。总体而言，结果表明，基本识别过程无法解释患有 TBI 的成年人报告的计算机介导通信中的挑战。检查患有 TBI 的人在上下文中对表情符号的感知是进一步了解脑损伤后在计算机介导环境中的功能性交流的重要下一步。
创伤性脑损伤死亡率和低相关
背景：据估计，每年高达6900万人经历了脑损伤（TBI），低收入和中等收入国家（LMIC）的患病率最高。缺乏数据表明，严重TBI后的死亡率高度是LMIC的两倍，是高收入国家的两倍。目的：分析LMIC中的TBI死亡率并评估哪种基于国家的社会经济和人口参数影响TBI结果。方法：搜索了2002年1月1日至2022年1月1日的四个数据库，以描述LMIC中TBI结果的研究。多变量分析，结果是划分的国家和协变量作为调整后的参数。结果：我们的搜索产生了14个376记录，其中最终分析中包括101个记录，总计59例197名患者，代表31个LMIC。汇总的TBI相关死亡率为16.7％（95％CI：13.7％-20.3％），没有比较儿科与成人的显着差异。汇总的严重TBI相关死亡率显着高于轻度。多变量分析表明，与TBI相关的死亡率与中位收入（p = .04）之间存在显着关联，人口百分比低于贫困线（P = .02），小学入学（P = .01）和贫困头部比例（p = .04）。结论：LMIC中与TBI相关的死亡率比高收入国家报告的3倍至4倍。在LMIC中，TBI之后与较差的结果相关的参数包括被公认为健康决定因素的因素。解决LMIC中健康状况的社会决定因素可能会加快在TBI之后缩小护理交付差距的任务。
机器学习利用入院时的数据预测创伤性脑损伤后的三种结果：一项开发和验证的多中心研究
摘要 准确识别可从有希望的治疗方法中受益的患者非常困难，这使得证明创伤性脑损伤 (TBI) 新疗法的有效性变得具有挑战性。尽管机器学习越来越多地应用于这项任务，但现有的二元结果预测模型不足以对 TBI 患者进行有效分层。本研究的目的是开发一个准确的三类结果预测模型，以便对患者进行适当的分层。为此，使用自 2018 年 1 月以来日本六家医院收治的 1200 名钝性 TBI 患者（每家机构 200 例连续病例）的回顾性平衡数据进行模型训练和验证。我们纳入了在急诊科获得的 21 个预测因子，包括年龄、性别、六项临床发现、四个实验室参数、八个计算机断层扫描结果和一项紧急开颅手术。我们开发了两种机器学习模型（XGBoost 和密集神经网络）和逻辑回归模型，以根据出院时的格拉斯哥预后量表扩展版 (GOSE) 预测三类结果。使用 n = 1000 的训练数据集开发预测模型，并使用引导法在验证数据集（n = 80）和测试数据集（n = 120）上进行两轮验证，评估其预测性能。在总共 1200 名患者中，患者年龄中位数为 71 岁，199 名（16.7%）患有严重 TBI，104 名患者（8.7%）接受了紧急开颅手术。住院时间中位数为 13.0 天。三级结果为 709 例患者（59.1%）恢复良好/中度残疾，416 例患者（34.7%）严重残疾/植物状态，75 例患者（6.2%）死亡。XGBoost 模型在最终验证中表现良好，灵敏度为 69.5%，准确率为 82.5%，受试者工作特征曲线下面积为 0.901。在受试者工作特征曲线分析方面，XGBoost 略胜于基于神经网络和逻辑回归的模型。特别是，XGBoost
回顾创伤后应激障碍的新型药理学靶标
摘要：创伤后应激障碍（PTSD）是一种心理病理学疾病，具有异性临床图片，既复杂又充满挑战。其多方面的病理生理学仍然是一个尚未解决的问题，当然会促成这个问题。PTSD的药理治疗主要是经验，并以血清素能系统为中心。由于对靶向单个症状的处方药的治疗反应通常不一致，因此迫切需要对新型的致病假设，包括不同的介体和途径。本文被认为是叙事综述，目的是辩论当前对PTSD的药理学治疗，并进一步强调了未来药物的前瞻性靶标。作者访问了可用的科学文献的一些主要数据库，并选择了满足本工作目的的所有论文。结果表明，当前的大多数PTSD药理治疗是基于症状的，仅显示部分益处。这在很大程度上反映了其神经生物学的有限知识。尽管有限，但数据表明，下丘脑 - 肾上腺肾上腺轴，阿片类药物，谷氨酸，大麻素，催产素，神经肽Y和microRNA可能在PTSD的发展中起作用，并且可以用于新治疗。的确，最近的