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慢性中风的神经调节的进展
中风是全球最常见、最严重的神经系统疾病之一。幸存者会出现运动、感觉、言语、视觉和/或认知障碍，严重限制剩余的生活质量。虽然康复计划可以帮助改善患者的症状，但恢复往往是有限的，而且患者的功能状态经常会继续受损。本综述介绍了增强传统康复方法效果的侵入性神经调节技术，包括迷走神经刺激 (VNS)、深部脑刺激 (DBS) 和脑机接口 (BCI)。此外，还探讨了每种技术的证据基础、关键试验和未来方向。最后，研究了功能性近红外光谱 (fNIRS) 等新兴技术以及向人工智能植入物和可穿戴设备的转变。虽然用于慢性中风康复的植入式设备领域仍处于起步阶段，但所审查的数据表明，在减少这种全球流行疾病的影响和损害方面具有巨大的潜力。
区域性卒中分诊计划
弗吉尼亚州紧急医疗服务办公室 (OEMS) 将代表卫生专员定期（但不少于每年一次）报告急性中风分诊汇总结果，以协助紧急医疗服务系统和弗吉尼亚州中风系统工作组改进地方、地区和全州的中风分诊计划。报告的匿名版本将向公众开放，并将至少包括全州计划中定义的院前中风评估的使用和完整性、与送往医院的急性中风患者总数和 HEMS 利用率相比的经认证的中风中心的分诊不足。该计划报告应作为医疗保健提供者、紧急医疗服务机构、紧急医疗服务地区、弗吉尼亚州紧急医疗服务办公室和弗吉尼亚州中风系统工作组的指南和资源。紧急医疗服务院前患者护理报告（书面或电子版）中的其他特定数据点将由 OEMS 和 VSSTF 合作建立。 OEMS 将与 VSSTF 合作开发有关系统和患者级指标和结果的常规报告中包含的信息，以指导以患者为中心的进一步系统开发。
中风和心血管疾病的药物基因组学
摘要：对抗血小板和抗凝剂疗法的反应存在很大的个体变异性，并且这种变异可能归因于遗传变异。人们对中风和心血管疾病的遗传结构有了越来越多的了解，这是由于基因组技术的进步所驱动的，这增加了更具针对性的药物治疗的可能性。药物遗传学有望使用患者的遗传学作用来治疗那些更有可能通过选择最佳疗法来从特定干预中受益的人。尽管有许多研究表明有力的证据表明特异性基因型对血管药物结果的影响，但在临床实践中采用药物遗传学测试的情况很慢。这种耐药性可能源于药物遗传学研究之间的发现，缺乏中风的随机对照试验，以测试基因引导的疗法的有效性，以及在诊所内基因检测的实践和成本效益实施。因此，这篇综述概述了遗传变异的影响，这些变异影响了对阿司匹林，氯吡格雷，华法林和汀类药物的各个反应，以及用于药物遗传学测试的不同方法，以及用于中风患者的临床实施指南。
神经康复和次级中风预防
•神经系统疾病是残疾调整生命年（Dalys）的主要原因，也是全球死亡的第二大主要原因。•在2019年，有900万人因神经系统疾病而死亡。•NCD倒计时2030指出，超过一半的国家在出生到80岁之间死亡的风险增加了，这使得它们成为NCD中增长最快的死亡原因。•中风的费用几乎为9000亿美元
Microsoft Word - STROKE 2019 ll 综合卒中中心的标准化绩效衡量标准
该测量指标捕获了蛛网膜下腔出血 (SAH) 和脑出血 (ICH) 中风患者的比例，对于这些患者，在手术干预（例如夹闭、栓塞或任何手术干预）之前进行了严重程度测量（即 SAH 患者的 Hunt 和 Hess 量表或 ICH 患者的 ICH 评分），这些患者在接受手术干预并记录在医疗记录中；或者，对于未接受手术干预的患者，在抵达医院急诊室后 6 小时内记录在案（按中风诊断分层）。
对澳大利亚中风幸存者利用健康生活方式进行中风康复的决定因素进行的纵向调查
本研究旨在确定澳大利亚新南威尔士州中风幸存者生活方式行为的纵向预测因素。这项纵向研究利用了 45 岁及以上研究的基线调查（2005-2009 年）和子研究调查（2017 年）的数据。体力活动、饮酒、吸烟状况和补充剂使用被列为因变量。采用广义估计方程模型来评估因变量与人口统计和健康状况指标之间的纵向关联。参与者（n = 576）的平均年龄在基线时为 67 岁（标准差 = 9），在子研究调查时为 76 岁（标准差 = 9），其中 54.9% 为男性。纵向分析显示，中度/高度体力活动的可能性随着时间的推移显着下降，糖尿病患者的可能性较低，但受过大学教育的人的可能性较高。女性、中度/高度风险饮酒者和抑郁症患者的吸烟可能性明显较高，但补充剂使用者的可能性较低。随着时间的推移，中度/高风险饮酒的可能性显著下降，女性饮酒的可能性较低，但吸烟者饮酒的可能性较高。随着时间的推移，服用补充剂的可能性显著下降，但女性和/或哮喘患者服用补充剂的可能性较高。我们的研究结果有助于说明，许多中风幸存者可能会从进一步的支持中受益，在中风管理和长期康复过程中采取和保持健康的生活方式，这对优化他们的生活质量和成功的二级中风预防至关重要。
Microsoft Word - STROKE 2019 ll 综合中风中心的标准化绩效衡量标准
该测量指标捕获了蛛网膜下腔出血 (SAH) 和脑出血 (ICH) 中风患者的比例，对于这些患者，在手术干预（例如夹闭、栓塞或任何手术干预）之前进行了严重程度测量（即 SAH 患者的 Hunt 和 Hess 量表或 ICH 患者的 ICH 评分），这些患者在接受手术干预并记录在医疗记录中；或者，对于未接受手术干预的患者，在抵达医院急诊室后 6 小时内记录在案（按中风诊断分层）。
缺血性中风图像中的人工智能
本文综述了当前人工智能在缺血性卒中影像学应用的研究进展，分析了主要挑战，并探讨了未来的研究方向。本研究强调了人工智能在梗塞区域自动分割、大血管闭塞检测、卒中结局预测、出血性转化风险评估、缺血性卒中复发风险预测、侧支循环自动分级等领域的应用。研究表明，机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在提高诊断准确性、加速疾病识别、预测疾病进展和治疗反应方面具有巨大潜力。但这些技术的临床应用仍然面临数据量限制、模型可解释性、实时监测和更新需求等挑战。此外，本文讨论了 Transformer 架构等大型语言模型在缺血性卒中影像学分析中的应用前景，强调建立大型公共数据库的重要性，未来研究需要关注算法的可解释性和临床决策支持的全面性。总体而言，人工智能在缺血性中风管理中具有重要的应用价值；但必须克服现有的技术和实践挑战才能实现其在临床实践中的广泛应用。
人工智能与急性中风成像
摘要：人工智能技术是一个快速发展的领域，在急性中风成像方面有许多应用，包括缺血性和出血性亚型。早期识别急性中风对于及时干预以降低发病率和死亡率至关重要。人工智能可以帮助中风治疗模式的各个方面，包括梗塞或出血检测、分割、分类、大血管闭塞检测、艾伯塔中风计划早期 CT 评分分级和预测。特别是，卷积神经网络等新兴人工智能技术在有效和准确地执行这些基于成像的任务方面显示出良好的前景。本综述的目的有两个：首先，描述中风成像中的人工智能方法和可用的公共和商业平台；其次，总结当前人工智能驱动的急性中风分类、监测和预测应用的文献。