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在溶栓中风治疗中早期添加脑活素可以降低脑出血风险吗？
简体中文摘要 背景和研究目的 缺血性中风是一种由向大脑供血的动脉阻塞引起的中风。这种阻塞会减少血流量和氧气，导致脑细胞受损或死亡。它也被称为脑缺血或脑缺血。静脉血栓溶解 (IVT) 是急性缺血性中风患者的标准治疗方法。它的作用是溶解血栓、改善血流并降低组织和器官受损的风险。IVT 可以显著改善中风后的恢复。然而，一些患者在接受血栓溶解后可能会出现受损脑组织的并发症，这会使结果恶化。神经保护药物 Cerebrolysin 已显示出保护脑细胞和支持恢复的潜在益处。它在俄罗斯和其他一些国家被批准作为急性缺血性中风的辅助治疗方法。本研究旨在测试 Cerebrolysin 与 IVT 一起使用时是否可以降低并发症风险并改善缺血性中风患者的预后。
双侧导管导向急性的溶栓议程2025 ACS癌症会议
Q&A 15 min 9:30 - 10:15 AM Rapid Fire Poster Session Moderator: Bruce Brenner, MD, FACS, Staten Island, NY 5 minutes Spatial Analysis of Melanoma Mortality in Relation to Provider Distribution Across U.S. Health Service Areas 5 minutes Eli Kasheri, BS, Miami, FL Re-envisioning Cancer Survivorship – Introducing Comprehensive Cancer Care & Survivorship Medicine 5 minutes Regina Jacob, MSCE, MD, New Hyde Park, NY Excellence in Compliance with Standard 5.8 Lung Nodes- Implementing a QI Project to Improve Patient Care and Outcomes 5 minutes Isabel Emmerick, MPH, PhD, Worcester, MA Iterative Process for Improving Compliance with Synoptic Operative Reports in a Large Healthcare System 5 minutes Mary Brandt, MD, Milwaukee, WI The Lived Experiences of Family Cancer Caregivers: The Impact of支持服务5分钟5分钟，艾米·霍尔特（Amy Halter），宾夕法尼亚州印第安纳州印第安纳州的博士
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER tnm以外的预后标记 p-d-08-black-box-paptation-for-medical-image- ... 关于手术模拟会议的对话 比赛日 CTR指导辐射疗法治疗 引用：Mathews r;沉I;毛lur虫A.心房附属组织作为儿科心脏手术中的自体血管导管。 ACS案件评论 #talkitup 双侧导管导向急性的溶栓 议程2025 ACS癌症会议
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。 方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标，以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。 构建了一个评分系统，用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标，以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。构建了一个评分系统，用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后，同一位作者将模拟更多的专家和新手表演，并允许该工具根据评分系统预测性能水平：初步结果：使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85％和90％。下一步：我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架，能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求，在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。
静脉溶栓后，通过机器学习预测与急性缺血性中风相关的糖尿病的结果
本队列研究旨在利用机器学习技术评估急性缺血性卒中 (AIS) 合并糖尿病患者静脉溶栓后的预后结果。分析使用来自沈阳市第一人民医院的数据进行，涉及 2018 年 1 月至 2023 年 12 月接受溶栓治疗的 3,478 名患有糖尿病的 AIS 患者，最终在筛选后关注 1,314 名患者。测量的主要结果为 90 天改良 Rankin 量表 (MRS)。采用 80/20 的训练测试分割进行模型开发和验证，采用各种机器学习分类器，包括人工神经网络 (ANN)、随机森林 (RF)、XGBoost (XGB) 和 LASSO 回归。结果表明，XGB 模型的平均准确率为 0.7355 (±0.0307)，优于其他模型。溶栓后预后的关键预测因素包括美国国立卫生研究院卒中量表 (NIHSS) 和血小板计数。研究结果强调了机器学习算法（尤其是 XGB）在预测糖尿病 AIS 患者功能结果方面的有效性，为临床医生提供了有价值的治疗计划工具，并根据接收者操作特性 (ROC) 分析和准确性评估改善了患者结果预测。
病例报告急性缺血性中风引起的静脉溶栓疗法引起的hemichorea-hemiballismus：病例报告和文献综述
摘要：Hemichorea-Hemiballismus（HCHB）是一种罕见的超动运动障碍，其特征是单侧，非自愿运动和不规则运动。尽管HCHB是中风后运动障碍，但它作为静脉溶栓的并发症的OC频率极为罕见。虽然先前的研究已经确定了血管内干预和静脉内溶栓可以有效地减轻中风患者的HCHB症状，但通过再融合疗法引起的HCHB的病理生理机制仍然很众所周知。在此，我们报告了急性缺血性中风患者静脉注射溶栓引起的HCHB病例，并探讨了其可能的病理生理基础。通过详细的临床观察，综合神经影像学分析以及广泛的文献综述，我们研究了Reper Fusion Therapy和HCHB发作之间的关系。我们的发现表明，再灌注疗法诱导的HCHB可能与恢复大脑血流后基底神经节或再灌注损伤的代谢活性有关。这项研究提供了对这种罕见并发症，提高临床医生意识的新见解，并为未来对HCHB机制和治疗的研究奠定了基础。
中性粒细胞胞外陷阱和溶栓抵抗
结果：结果显示脑血栓与冠状动脉血栓成分不同，溶解性脑血栓明显多于冠状动脉血栓（66% vs 14%；P =0.005）。脑血栓中NETs的表达明显高于冠状动脉血栓，H2B的表达高于脑血栓（P =0.031）。无论血栓来源如何，血栓溶解均与NE阳性率升高显著相关（平均边际效应为6.461[95%CI，0.7901～12.13]；P =0.02555）。调整血栓部位后，抗凝治疗/肝素治疗与H2B/NE量之间无显著相关性。重要的是，血栓年龄是 NET 含量的唯一独立预测因素，无需任何溶栓治疗（P =0.014）。
纳豆激酶封装纳米药物用于靶向溶栓：开发、改善体内溶栓效果以及超声/光声成像
摘要：纳豆激酶 (NK) 是一种强效的溶栓酶，可溶解血栓，在心血管疾病的治疗中被广泛使用。然而，由于其高分子量和蛋白质性质，稳定性和生物利用度问题使其有效输送仍然很困难。在本研究中，我们通过反相蒸发法开发了新型 NK 负载非靶向脂质体 (NK-LS) 和靶向脂质体 (RGD-NK-LS 和 AM-NK-LS)。通过 Zetasizer、SEM、TEM 和 AFM 进行物理化学表征 (粒度、多分散性指数、zeta 电位和形态)。Bradford 测定和 XPS 分析证实了靶向配体的表面结合成功。通过 CLSM、光子成像仪 optima 和流式细胞术进行的血小板相互作用研究表明，靶向脂质体的血小板结合亲和力明显较高 (P < 0.05)。使用人体血液和 CLSM 成像进行的纤维蛋白溶解研究进行了体外评估，证明了 AM-NK-LS 具有强大的抗血栓功效。此外，出血和凝血时间研究表明靶向脂质体没有任何出血并发症。此外，使用多普勒流量计和超声/光声成像对 Sprague-Dawley (SD) 大鼠体内 FeCl 3 模型进行的体内实验表明，靶向脂质体对血栓部位的血栓溶解率增加且具有强大的亲和力。此外，体外血液相容性和组织病理学研究证明了纳米制剂的安全性和生物相容性。关键词：纳豆激酶、血栓溶解、纤维蛋白溶解、血栓靶向、光声成像
流动恢复后的静脉溶栓改善血管内血栓切除术的预后
抽象背景我们假设，急性缺血性中风（AIS）接受IVT和血管内血栓切除术（ET）治疗的急性缺血性中风（AIS）的流量恢复时持续的IV溶栓（IVT）与改善的预后有关。方法，我们包括IVT和成功再持续化的患者（在ET的ET脑梗塞评分≥2B中的修饰溶栓术（在观察性多中心队列）中，德国中风注册 - 血管内治疗试验。在出院时的程序特征和功能结果和在流动恢复时持续IVT患者之间进行了比较90天。为了确定与功能结果的关联，使用针对潜在基线混杂因变量调整的有序多变量逻辑回归模型来计算调整后的ORS。在1303名经过IVT和ET治疗的患者中成功进行了成功的结果，在流动恢复时，IVT在13.8％（n = 180）中正在进行中。正在进行的IVT与出院时（调整后的1.61; 95％CI 1.13至2.30）和90天（调整后的OR 1.52; 95％CI 1.06至2.18）时的功能结果更好。结论这些结果提供了初步证据，证明了接受ET治疗的AIS患者流量恢复时持续IVT的好处。
溶栓治疗在心脑血管病中的应用及风险预测综述
© 作者 2023。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecom-mons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
机器学习在提高卒中患者溶栓安全性和有效性方面的可行性和准确性：文献综述及改进建议
在缺血性中风的治疗中，及时有效地再通闭塞的脑动脉可以成功挽救缺血的大脑。溶栓治疗是缺血性中风的一线治疗方法。机器学习模型有可能选出最能从溶栓中获益的患者。在本研究中，我们确定了29个相关的先前机器学习模型，回顾了这些模型的准确性和可行性，并提出了相应的改进建议。在准确性方面，许多先前的研究在模型概念化方面发现缺乏长期结果、治疗方案考虑和高级放射学特征。关于可解释性，大多数先前的模型选择了限制性模型以提高可解释性，并没有提到处理时间的考虑。未来，模型概念化可以基于全面的神经领域知识进行改进，可行性需要通过精心设计的计算机科学算法来实现，以提高灵活算法的可解释性并缩短解释医学图像的流程的处理时间。