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欧洲第2国际疾病会议的发病率，发生率和脑外伤负担
背景创伤性脑损伤（TBI）是一个主要的公共卫生和社会经济问题，其负担在全球范围内正在显着增加。终生残疾在受伤后很常见，并且准确的流行病学数据尤其是在儿童中，对于估计未来影响和计划有针对性的政策和医疗保健干预措施至关重要。在这里，我们对欧洲5岁以下人口的TBI的发病率，患病率和多年（YLD）进行了分析，并描述了其1990年至2019年之间的变化。方法对5岁以下人群TBI的估计是从2019年全球疾病，伤害和危险因素（GBD）研究的全球负担中获取的。我们评估了1990年至2019年之间的变化，其性别，比率和性别百分比，并探讨了TBI的主要原因。2019年的结果，有1.3.8千（95％的不确定性间隔[UI] 102 - 186）新的TBI病例，其中约30％是中度或重度TBI。中欧的发病率最高（360 [95％UI 263 - 487]每100,000例），而东欧的发病率最低（每100,000个案例230 [95％UI 169 - 303]案例（图1）（图1）。男性的发病率较高，主要原因是跌倒。总体而言，从1990年到2019年，5岁以下儿童的TBI发生率（-7.04％[95％UI 0.41 - -12.86％]），在过去的十年中观察到5.7％（95％UI 2.22-9.48）的增加（95％UI 2.22-9.48）。结论TBI案件在欧洲5岁以下的人口中有所减少。尽管如此，在过去的十年中，案件的增加是在中等/严重的情况下发生的。
颅脑外伤的预后因素
目的：回顾颅脑创伤（TCE）的预后因素，评估它们对可能后遗症的恢复和发展的影响。书目审查：ECA是由外部武力引起的脑组织的损害，可能导致行为，认知，身体或情感变化。这种情况代表了全球残疾和死亡的主要原因之一，每年影响约5000万人。其诊断涉及观察诸如意识丧失，记忆力障碍，神经系统缺陷和精神障碍等体征。从这个意义上讲，TCE患者的预后受到许多因素的影响，例如创伤的严重程度，伤害类型，对治疗的反应，合并症的存在以及在康复过程中获得的支持。因此，适当的遵循和早期干预对于优化结果并最大程度地降低了颅脑脑创伤后患者生命的负面影响至关重要。最终注意事项：早期干预和多学科跟随 - UP对于改善生活质量和加速恢复至关重要。最后，计算机断层扫描和生物标志物（例如S-100β）可能对预后评估有用。
财产和意外伤害保险 - 2024 年热门趋势
采用优先级 由于其行业重要性，采用 2024 年趋势以最大化价值创造的重要性。 业务影响 趋势对行业 2024 年业务的影响，涉及客户体验、卓越运营、监管合规性或盈利能力。每家公司的情况会有所不同，具体取决于业务优先级、地理位置和其他因素。如需了解更多信息，请随时通过 insurance@capgemini.com 与我们联系。资料来源：凯捷金融服务研究所，2024 年
机器学习时代的财产和意外伤害保险定价
随着机器学习和人工智能 (ML/AI) 在保险行业的蓬勃发展，精算科学的应用也日益受到人们的关注。参与费率制定的精算师肩负着一项看似不可能完成的任务：预测未来，包括理赔和客户行为。此外，目前最好的预测方法也涉及利用被保险人已知特征的复杂算法。ML/AI 为在定价模型中构建更高的预测能力提供了一种途径。精算师已经开始研究和试验这些复杂的算法，但他们面临着诸多障碍，例如预测准确性与模型可解释性之间的权衡、新软件的学习曲线以及评级实施成本。
脑外伤后神经可塑性
抽象的神经可塑性或大脑重新组织和适应的能力是一个基本话题，当我们考虑创伤性脑损伤后的个体恢复（LCT）时。本综述探讨了大脑在LCT后表现出可塑性的复杂机制，例如轴突萌芽，躯体性重新组织和神经元的起源。此外，还讨论了几种治疗方法，包括物理疗法，脑刺激和药理学疗法，旨在优化这种适应能力。还强调了儿童和成人之间神经可塑性表现的差异，强调了对后LCT康复中个性化方法的需求。通过当前的文献分析，很明显，尽管神经可塑性提供了巨大的恢复机会，但它也面临着挑战，尤其是在潜在的适应性不良的重组方面。这篇评论强调了对神经可塑性的深入了解和完善康复策略的重要性，其最终目标是改善受LCT影响患者的结局和生活质量。关键字：神经可塑性，脑外伤，康复，轴突发芽，大脑刺激。抽象的神经可塑性或大脑重组和适应的能力是考虑创伤性脑损伤后个体恢复（TBI）的基本话题。本评论探讨了大脑在TBI后表现出可塑性的复杂机制，例如轴突萌芽，体感重组和神经创造。此外，还讨论了各种治疗方法，包括物理疗法，脑刺激和药理学疗法，旨在优化这种适应能力。还强调了儿童和成人之间神经可塑性表现的差异，强调了在TBI后康复中对个性化方法的需求。通过对当前文献的分析，很明显，尽管神经可塑性提供了巨大的恢复机会，但它也带来了挑战，尤其是在潜在的适应不良重组方面。本综述强调了对神经可塑性的深刻理解对制定和完善康复策略的重要性，其最终目标是增强结果和受TBI患者的生活质量。关键字：神经可塑性，创伤性脑损伤（TBI），康复，轴突发芽，脑刺激。
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。
检测脑外伤患者的认知疲劳......
由于其复杂性，从 fMRI 数据理解认知状态尚未得到充分研究。在这项工作中，理解 TBI 患者的认知疲劳的问题已被表述为多类分类问题。我们构建了一个时空编码器模型，使用卷积和 LSTM 作为构建块来提取空间特征并模拟 fMRI 扫描的 4D 特性。为了更好地表示数据和条件，我们使用了一种名为“对比学习”的自监督学习技术，使用公共数据集 BOLD5000 对我们的编码器进行预训练，并进一步微调我们的标记数据集以预测认知疲劳。此外，我们提供了一个 fMRI 数据集，其中包含来自创伤性脑损伤 (TBI) 患者和健康对照 (HC) 的扫描，同时执行一系列标准化的 N-back 认知任务。该方法建立了一种最先进的技术来分析 fMRI 数据的认知疲劳，并且优于以前使用不同模式解决此问题的方法。此外，我们的模型能够接收原始 fMRI 扫描（扫描仪直接输出的带有伪影的噪声图像），因此无需实施根据所用扫描仪而变化的手动信号处理管道。最后，我们研究不同大脑区域对 CF 的影响。在此数据集上，所提出的技术比最先进的方法高出 13% 以上。
用于采集脑外伤监测的脉动光信号的头部模型
摘要：（1）背景：组织模型可以提供一种严格、可重复且方便的方法来评估光学传感器的性能。本研究描述了血管头部/脑模型的开发、特性和评估。（2）方法：该方法包括开发大脑和颅骨的模铸和 3D 打印解剖模型以及用于模拟大脑血液动力学变化的定制体外血液循环系统。将开发的模型的光学特性与文献值进行了比较。还加入了人工脑脊液来引起颅内压的变化。（3）结果：成功开发了一种新型头部模型，以模拟大脑和颅骨的解剖结构及其在近红外范围（660-900 nm）内的光学特性。所开发的循环系统模拟正常动脉血压值，平均收缩压为 118 ± 8.5 mmHg，舒张压为 70 ± 8.5 mmHg。同样，脑脊液循环允许颅内压在 5 至 30 mmHg 之间进行受控变化。成功获取了来自模型脑动脉的多波长脉动光信号（光电容积图 (PPG)）。结论：这种独特的头部模型技术为研究脑脉动光信号与颅内压和脑血流动力学变化之间的关系奠定了基础。