中风后抑郁症是中风的常见并发症,严重影响了患者的生活和生活质量。大约三分之一的中风患者被诊断出患有糖尿病,糖尿病会加剧卒中后抑郁症的风险。在病理生理学方面,两者之间存在相互加强的关系。本文将探讨糖尿病与中风后抑郁症之间的病理生理联系,并从药物疗法的角度进行分析,旨在为也患有糖尿病的卒中后抑郁症患者提供预防和治疗参考。
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中风后抑郁症(PSD)是中风患者的常见神经和心理障碍,其特征是情绪和兴趣下降,可以降低患者在治疗过程中的能力,主动性和积极性。PSD可能导致康复结果不佳,影响日常生活,甚至在严重的情况下甚至危害生命。尽管我们对PSD的不良反应有了更深入的了解,但其确切的发病机理仍不清楚,并且进一步进一步 -
7 2 1 1 中华物理医学与康复杂志 2024 年 12 月第 46 卷第 12 期 ChinJPhysMedRehabilꎬDecember2024ꎬVol.46ꎬNo.12
结果:本研究共纳入来自 1,897 家机构、354 种期刊、53 个国家或地区的 1,938 篇文章,论文数量逐年增加,美国是该领域研究最多的国家,西北大学论文数量居各机构之首。《神经康复与神经修复》杂志是该领域的重要刊物,主要作者为 Catherine E. Lang。被引最多的参考文献多集中在评估工具的信度和效度、疗法的 RCT、系统评价和荟萃分析等方面。干预措施主要包括三类相关的高频词组,即智能康复、物理因素治疗和职业治疗,关键词分析显示,干预措施主要包括三类相关的高频词组:智能康复、物理因素治疗和职业治疗。目前的研究重点包括随机临床试验、神经康复和机器人辅助治疗。
所有这些都是互联网草案;尚未最终确定 • TLS 1.3 中的混合密钥交换 [ 链接 ] • 互联网 X.509 公钥基础设施:ML-DSA 的算法标识符 [ 链接 ] • 互联网 X.509 公钥基础设施 - 基于模块格的密钥封装机制 (ML-KEM) 的算法标识符 [ 链接 ] • 用于互联网 PKI 的复合 ML-DSA [ 链接 ] • 用于编码不同配对证书的机制 [ 链接 ] • 用于协议内多重身份验证的相关证书 [ 链接 ]
本研究将搜索 PubMed、Web of Science、Cochrane Library、EMBASE、Medline、中国知网 (CNKI)、万方、中国生物医学文献数据库 (CBM),从建库至 2023 年 5 月 1 日,以确定任何符合条件的研究。出版语言或日期不受限制。我们将只纳入 MT 治疗中风后失语症的随机对照试验。两名研究人员将分别负责研究选择、数据提取和研究质量评估。西方失语症量表 (WAB) 和失语商 (AQ) 将被列为主要结果。波士顿诊断性失语症检查方法 (BDAE)、中国标准失语症检查 (CRRCAE) 将被列为次要结果。统计分析将采用 RevMan V.5.4 软件进行。纳入研究的偏倚风险将通过 Cochrane“偏倚风险”工具进行评估。将使用建议分级评估、发展和评价指南来评估结果证明的质量。
材料和方法:我们创新的 BCI-AO 干预措施解码了用户在完成任务时的专注观察。此过程涉及提供奖励性视觉提示,同时通过 PES 激活传入通路。分析包括 15 名中风患者。所有患者在四种不同的实验条件下接受 15 分钟的 BCI-AO 程序:无 PES 的 BCI-AO、有连续 PES 的 BCI-AO、有触发 PES 的 BCI-AO 和有反向 PES 应用的 BCI-AO。PES 以相当于感觉阈值 120% 的强度和 50 Hz 的频率应用于腕部尺神经。实验随机进行,间隔至少 3 天。为了评估皮质脊髓和周围神经的兴奋性,我们比较了四种条件下患手肌肉的运动诱发电位和 F 波在任务前后(0 后、20 分钟后)的参数。
运动恢复通常是中风康复的目标,是指中风前存在的正常运动模式的回归。6这可能与补偿不同,这涉及通常具有较低效率和运动质量的新运动表演的发展。7,8个人发生的运动恢复量在个体之间有所不同,并且与临床因素,诸如中风严重程度,中风后,皮质脊髓束完整性,中风后抑郁症,合并症,遗传学和康复质量有关。9作为中风后恢复独立性的一种自然尝试,有运动恢复和补偿性运动的发展。可以重新学习功能技能,因此基于经验的突触发生创建了新的神经联系。6运动补偿通常用于克服每日障碍。这可能导致学习的不使用,其中受影响较大的肢体在功能上不参与或学到的“不良使用”,在这种情况下,不良适应性运动的表现是开发出来并成为习惯的。10,11由于缺乏使用和对功能较大的肢体的偏爱,可能会在更受影响的一侧发生进一步的残疾。随着新运动模式在神经学上的根深蒂固,行为的这些变化驱动了神经塑性机制进一步限制了受影响的一面。6
简介:表征血压(BP),心率(HR),内皮功能和动脉刚度的心血管参数可预测一般人群中的脑血管血管内事件(CCVE)。考虑到中风患者的数据稀少,我们评估了这些参数是急性中风中复发性CCVE的潜在预测指标。患者和方法:这是对前瞻性观察性纵向睡眠效率和中风结果研究的次要结果分析(ClinicalTrials.gov识别:NCT02559739)。该研究连续招募了急性缺血性中风患者。心血管参数(血压变异性[BPV],心率变异性[HRV],内皮功能和动脉僵硬)在中风后的第一周内评估。未来的CCVE记录了3年的随访。多元COX回归分析用于研究有关CCVE风险的48个心血管参数的预后值。结果:在447名招募患者中,有359名包括在此分析中。20%的患者发展了未来的CCVE。分别调整了人口统计学参数,心血管危险因素和平均BP或HR的调整后,急性中风的收缩BP(n = 333)和夜间HR(非线性参数; n = 187)的高可变性。急性中风的内皮功能障碍(n = 105)预测年龄和性别调整后的CCVE风险,但在调整心血管危险因素之后不会。急性中风时的昼夜HR和动脉僵硬与CCVE风险无关。结论:高血压变异性,高夜间HRV和内皮功能有助于中风后未来CCVE的风险。