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World File Search System中风
糖尿病和中风：连接是什么？
中风是全球死亡和长期残疾的主要原因。糖尿病与包括中风在内的心血管并发症的风险增加有关。糖尿病患者的中风风险比没有糖尿病的人高1.5-2倍，随着糖尿病的持续时间，风险增加。这些风险也可能会根据性别而差异，并且在男性与男性中观察到的风险更大。与糖尿病相关的几种机制导致中风，包括大动脉粥样硬化，脑小血管疾病和心脏栓塞。高血糖赋予与正常血糖患者相比，患有急性缺血性中风的人的预后风险增加。此外，糖尿病患者可能比没有糖尿病的人患有糖尿病后结果较差和中风复发的风险更高。对糖尿病和其他血管危险因素的适当管理可能会改善中风结果并降低复发性中风的风险。次级中风预防指南建议筛查中风后糖尿病。在随机对照试验中，糖尿病药物和胰高血糖素样肽-1受体激动剂对中风有保护。这种保护作用被认为与血糖控制无关。神经科医生通常参与中风的可修改风险因素（包括高血压，高脂血症和心房颤动）的管理，但较少在直接管理糖尿病中。这应该有助于在治疗急性或复发性中风的人时与糖尿病相关决策的神经科医生。本综述概述了糖尿病和中风之间的关系，包括流行病学，病理生理学，卒中后结果以及对中风和糖尿病患者的治疗方法。
二次预防中风/tia
如果建议抗凝抗凝，但是患者希望有时间考虑服用阿司匹林而不是氯吡格雷，同时他们会做出决定。由于阿司匹林对血小板功能的影响较短，因此转化为抗凝作用的风险较小。如果患者决定不服用抗凝剂，则应切换到氯吡格雷。
中风患者的新观点
1 Sant'anna Institute，88900 Crotone，意大利； f.arcuri@istitutosantanna.it（F.A.）; camillo.porcaro@afar.it（C.P.）; patonin18@gmail.com（p.t.）2认知科学与技术研究所（ISTC），国家研究委员会（CNR），00185，罗马，意大利3号罗马3号信息工程系，政治工程系，政治家Delle Marche，60131 ANCONA，ITALY ANCONA，意大利4比利时6000卢文3000卢文，L'Aquila大学生活，健康与环境科学系，领土康复ASL Avezzano-Sulmona，意大利L'Aquila 67100； irene.ciancarelli@univaq.it 7生物医学研究与创新研究所（IRIB-CNR），国家研究委员会，87050年意大利曼格尼 *通信：antonio.cerasa76@gmail.com;电话。： +39-333-963-3511
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。
中风的可修改风险因素
结果：可以强调的是，该RIL中确定的100％的研究是在英语的国际方案中生产和发表的，来自PubMed数据库90％。最多关于该主题的国家是中国，其中有50％的出版物。值得注意的是，这项研究的30％是由于CSPPT研究。出版物数量最多的一年是2019年（40％）。中风和脑血管疾病杂志：官方国家中风协会杂志是出版物数量最多的持有人（30％）。结论：得出的结论是，本研究实现了其目标，并确定最普遍的因素是高血压，高血糖，高BMI，FA高，FA，高胆固醇血症，不良饮食习惯，吸烟和身体不适。此外，由于样本包括国际研究，预计将鼓励对该国主题进行进一步的研究。关键字：中风，鸟类，缺血性鸟，危险因素，主要预防。抽象的早期检测和控制缺血性中风的危险因素是必不可少的，因为这降低了其发生率和复发，死亡率约为14％至26％。非常重要的是要确定这些因素，在初级卫生保健中要解决，旨在预防和促进这种情况。目的：分析可改变的风险因素，以增加发展缺血性中风的可能性。在该主题上发表的演出的国家是中国，其中有50％的出版物。方法论：这是一项综合文献综述研究，在过去的5年中，在丁香，Medline，Scielo数据库中，英语，西班牙语和葡萄牙语。结果：可以看出，该RIL中确定的100％的研究是在国际上用英语生产和发表的，其中90％来自PubMed数据库。应注意，CSPPT研究产生的调查中有30％。出版物数量最多的一年是2019年（40％）。《中风和脑血管疾病杂志》：《国家中风协会官方杂志》的出版物数量最多（30％）。结论：得出的结论是，本研究实现了其目标，并确定最普遍的因素是高血压，高血糖，高BMI，AF，AF，高胆固醇血症，饮食习惯差，吸烟和久坐的生活方式。此外，由于该样本包括国际研究，因此有望鼓励对该国进行更多研究。关键字：中风，缺血性中风，危险因素，主要预防。
密歇根州中风计划的历史
2024年，密歇根州卫生与公共服务部（MDHHS）获得了第六轮竞争性PCNASR资金-CDC-RFA-DP-24-0060（2024年7月1日至2024年7月1日，2029年6月30日）。随着当前的赠款资金以及中风死亡率和风险流行的持续上升，MISP建立了与其他州其他地区相比，与城市的合作伙伴关系和与城市的合作相比，与城市建立了强大的伙伴关系和合作。MISP是独特的定位，可以协调关键合作伙伴之间的协作计划，以促进旨在降低中风的患病率和风险因素，将脆弱的人与基本资源联系起来，改善中风护理以及在整个MI中有针对性的高风险领域的结果。
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，
国家中风战略 2022-2027
随着人口老龄化，中风将成为未来几十年的主要挑战，并将成为发达国家第二大死亡和痴呆症原因。伦敦国王学院关于“欧洲中风负担”的报告预测，爱尔兰的中风人数将增加 59%，需要采取更多措施，紧急减轻爱尔兰的中风负担。许多中风风险因素，尤其是高血压，也是最威胁我们晚年健康的疾病的主要风险因素，如心力衰竭、心房颤动、痴呆、视力丧失和肾脏疾病。健康老龄化需要从年轻时开始行动，国家中风战略已寻求与其他利益相关者建立真正的、资源丰富的合作伙伴关系，以将血压和心房颤动作为关键的一级预防措施。
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。