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运动障碍中的中风康复更新
由于中风而导致的运动障碍限制了患者的活动能力，日常生活的活动以及负面影响他们返回工作场所。它还降低了患者的生活质量，并增加了中风的社会经济负担。因此，在中风后优化运动障碍的恢复是个人和整个社会的非常重要的目标。第四次工业革命中各种技术的出现和改进对现有方法的新康复方法和提高效率提高产生了重大影响。本综述将康复方法分类为促进运动功能恢复到上肢功能和下肢功能，并总结了中风康复的最新进展。尽管关于某些康复疗法的影响的争论仍在继续，但希望通过正在进行的研究可以改善证据，以便临床医生可以治疗具有更高水平的证据的患者。
急性中风中患者教育的有效性
急性中风的抽象背景患者在入院后的前48-72小时内有恶化的高风险。需要有效的教育干预。目的本研究旨在检查自定义的交互式计算机教育系统（CICS）在急性早期中风的患者中的适用性，以确定教育系统在（1）信息满意度和（2）生理相关管理合规性中的功效。方法于2019年3月至2019年8月在香港一家当地医院的急性中风部门进行了前瞻性非盲人随机对照研究。中国参与者至少18岁，在3天内经历了轻微的中风。排除标准是交流问题和合并症与另一种急性疾病。在入学的第一天，参与者分配给了CICS和小册子小组，每个小组组成50名参与者。在第三天评估了急性中风（MISQ-S）的主要结果，修改的信息满意度问卷。结果在CICS和小册子组之间的MISQ-S（P = 0.04）的“需要改善信息度量”的“需求”存在显着差异。这两组的管理依从性没有差异，但是CICS组具有更好的临床结果，尽管不显着（p = 0.387）。结论是需要患者的教育，并且在急性阶段的早期需要可行，而且CICS比小册子更有效。积极的结果提供了深入的见解，并为在患者教育中使用信息技术提供了方向。
辅助机器人帮助中风患者
维也纳，2024 年 7 月 10 日 辅助机器人帮助中风患者 奥地利理工学院 AIT 和位于苏格兰爱丁堡的英国国家机器人中心的一项研究调查了部分瘫痪患者的康复过程和机器人提供的支持。 每年约有 19,000 名奥地利人中风——大约每 27 分钟就会中风一次。 在心血管疾病和癌症之后，中风是奥地利第三大死亡原因。 尽管近年来死亡率已大幅下降，但许多人的健康仍因中风的后果而严重受损。 大约 80% 的急性中风幸存者患有严重的行动障碍或偏瘫（仅影响身体一侧的部分瘫痪）。 这使得有针对性的康复措施变得更加重要，而新技术可以很好地支持这些措施。 据专家介绍，社会辅助机器人可以在这方面做出很好的贡献。作为 VITALISE 项目的一部分，奥地利理工学院 AIT 与苏格兰爱丁堡赫瑞瓦特大学的国家机器人馆合作，研究了通过结合社交辅助机器人 (SAR) 和脑机接口 (BCI：一种戴在头上带有多个传感器以测量脑电波的设备)，可以在多大程度上更好地支持偏瘫患者的上肢康复和有针对性的运动锻炼。患者必须抬起和放下手臂，Nao 机器人会模仿他们的运动练习，即使这种运动只是想象出来的。患者和治疗师从一开始就参与其中为了在生活实验室的意义上创造最真实的条件，这项研究在新的 tech2people 神经系统疾病治疗中心进行，该中心于 2023 年秋季在维也纳的 Seestadt Aspern 开业。患者和治疗师都参与了这项研究。 “协同设计方法非常有用，而且效果很好，尤其是在电子医疗领域。对我们来说，研究用户体验以及该方法对偏瘫患者和理疗师的总体实施非常重要，”AIT 技术体验中心的 Markus Garschall 解释道。他还多年来一直专注于 AAL（主动和辅助生活），目前担任 AAL AUSTRIA 的副总裁。“同时，与苏格兰科学家的跨国合作也非常鼓舞人心；我们需要更多的欧洲合作和交流，尤其是在医疗保健领域，”Garschall 补充道。
成像人工智能和急性中风
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有望有效准确地执行这些基于成像的任务。本综述的目的包括两个方面：首先，描述中风成像领域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。
心肌梗塞、中风和血栓栓塞的风险......
c 其他调整协变量包括：合并症（基线时贫血史、心房颤动、冠状动脉疾病、肠外表现、心力衰竭、艰难梭菌病史、结肠切除术史、高脂血症、高血压、间质性肺病或 COPD 或哮喘、肥胖、外周血管疾病、原发性硬化性胆管炎、严重感染 [指数前 6 个月]、Charlson 合并症指数）；药物使用情况（5-ASA、血管紧张素 II 受体阻滞剂、血管紧张素转换酶抑制剂、抗心律失常药物、抗抑郁药、β 受体阻滞剂、钙通道阻滞剂、COPD 维持药物、Cox-2 抑制剂、利尿剂、皮质类固醇使用史、胰岛素、静脉注射皮质类固醇使用、降脂药、硝酸盐、非胰岛素糖尿病药物、阿片类药物、硫嘌呤）；医疗保健利用情况（UC 就诊次数、急诊就诊次数、住院情况、近期住院情况 [ ⩽ 指数日期前 60 天/当天 60 天]、心电图、超声心动图、结肠镜检查、乳房 X 线检查、前列腺特异性抗原检测、巴氏涂片、肺炎球菌疫苗、流感疫苗、保险类型）；以及 UC 相关指标（疾病部位 [全结肠炎、左侧、直肠乙状结肠炎、直肠炎、其他、未指定]、区域、吸烟、体重减轻、UC 内窥镜检查、UC 成像和肠息肉）
ENIGMA 中风康复工作组
资金信息美国心脏协会；AMORSA，资助/奖励编号：FKZ 16SV7754；大脑和行为研究基金会，资助/奖励编号：NARSAD 青年研究员资助，P&S 基金研究员；BrightFocus 基金会，资助/奖励编号：A2019052S；加拿大卫生研究院，资助/奖励编号：PJT-153330；加拿大中风康复伙伴关系；美国退伍军人事务部综合医疗中心，资助/奖励编号：IO1RX001667，N-1667；德国研究基金会，资助/奖励编号：LO795/22-1，LO795/5-1；柏林爱因斯坦基金会；图宾根大学 Fortüne 计划，资助/奖励编号：2422-0-1； H2020 欧洲研究委员会，资助/奖励编号：ERC- 2017-STG-759370、ERC-STG-802998；新西兰卫生研究委员会，资助/奖励编号：09/164R、11/270、14/136；意大利卫生部，资助/奖励编号：RC 15-16-17-18-19/A；莱昂·利维基金会奖学金；孤星中风研究联盟；马克斯·普朗克学会；国家卫生和医学研究委员会，资助/奖励编号：1020526、1088449、1094974；国立卫生研究院，资助/奖励编号：5P2CHD086851、HD065438、HD086844，
国家卒中临床指南 2023
超急性期、急性期和康复期中风服务应提供符合表 2.5 中建议的专科医疗、护理和康复人员配备水平。[见 2.5 B 和表 2.5 ] 中风康复单位应能接触到专门从事中风康复的顾问（在专业法规允许的情况下，医疗或非医疗，即护士或治疗师）。[见 2.5 K ] 由非医疗顾问领导的中风康复单位应有日常医疗保障（病房医生、全科医生），以便每周 7 天入院和出院。[见 2.5 L ] 中风后康复患者如果不符合早期支持出院的条件，在从医院转出时仍有持续的康复需求，应转介到社区中风康复。[见 2.8 B ] 社区中风康复团队提供的干预强度和持续时间应由中风专家和中风患者共同确定，并根据临床需求和目标和结果量身定制。[见 2.8 E ] 提供早期支持出院和社区中风康复的多学科服务应采用最低核心团队结构。 [见 2.8 F ] 对于预期寿命有限的中风患者，多学科团队应确定是否有任何现存文件记录患者关于管理与继续进食和饮水相关的风险的意愿。 [见 2.15 E ]
机器学习和急性中风成像
摘要 背景 近年来，机器学习 (ML) 在提供神经影像学研究的自动化分析方面取得了显著成功，其作用在未来可能会增加。因此，对于临床医生来说，了解这些方法、获得解释 ML 结果的能力以及学习如何评估算法性能至关重要。 目的 概述 ML，介绍其在急性中风成像中的作用，讨论评估算法的方法，然后对现有方法进行评估。 方法 在本综述中，我们概述了医学影像分析中常用的 ML 技术和评估性能的方法。然后，我们查阅相关出版物的文献。于 2021 年 11 月在 Ovid Medline 和 PubMed 中进行了搜索。纳入标准包括英文研究，报告在急性缺血性中风或机械血栓切除术的环境和应用中使用人工智能 (AI)、机器学习或类似技术。本讨论包括包含具有有意义结果和合理 ML 方法的图像级数据的文章。结果 使用 ML 方法发表了许多关于急性卒中成像的出版物，包括大血管闭塞检测、颅内出血检测和量化以及梗塞中心检测。成像输入包括非造影头部 CT、CT 血管造影和 MRI，具有多种性能。我们讨论并回顾了一些最相关的出版物。结论 ML 在急性缺血性卒中成像中已经取得了巨大进展。额外的应用和与临床护理的进一步整合是不可避免的。因此，对于神经介入临床医生来说，掌握这些方法至关重要。
