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World File Search System痴呆
痴呆症患者的躁动不紧迫治疗
●非紧张的躁动是指令人困扰的症状和行为，这些症状和行为不会立即危害患者或护理人员的安全。一些示例在问相同的问题或反复发表相同的陈述；起搏和烦躁；抵抗沐浴等ADL的护理或帮助；不断以痛苦的方式与自己交谈或喃喃自语；并对小问题表现出烦躁或沮丧。●虽然我们通常选择抗精神病药进行紧急搅拌，但由于对痴呆症患者的中风和死亡风险增加的盒装警告，我们将它们更加谨慎地进行非紧急搅动。●痴呆症中唯一的FDA批准药物是Brexprazole，尽管它没有比其他抗精神病药更安全或更好。●利培酮在澳大利亚和英国被批准进行搅动，并获得了加拿大阿尔茨海默氏病的侵略性和精神病症状。
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
大脑健康 - 扰动中风，心脏病和痴呆症
没有大脑健康就没有健康，这受到中风，缺血性心脏病和痴呆症的曲线的威胁（三重威胁）。增长最快，最棘手的威胁是痴呆症。专注于发现一种阻止阿尔茨海默氏病的药物已经产生了越来越多的知识，但没有治疗，部分是因为在老年人中，认知障碍是由于多种互动性病变而导致脆弱性加剧的多种互动病理，并且由于衰老的前进背景而受到恢复性的质疑。血管认知障碍（VCI）的概念通过这种复杂性务实地削减。vci是由血管因素引起或相关的任何认知障碍。它跨越了未发现的认知障碍的范围。血管成分代表了痴呆症的唯一主要电流，可治疗的和可预言的贡献者，并有可能在不久的将来延迟，减轻或防止更多痴呆症的可能性。三重威胁条件具有相同的保护性和可治疗的危险因素，可以共同防止。该方法必须全面，确定所有相关的环境，社会经济，医疗保健和个人因素；作为人口和个人之间的风险和保护因素的目标；以及价值的投资，从金钱，货币或时间方面产生值得回报。世界中风组织的宣言呼吁共同预防中风和可能预防的痴呆症，并得到了包括美国神经病学会在内的23个国际，地区和国家大脑和心脏组织的认可。我们需要制定联合预防计划来遏制三重威胁。数百万的大脑取决于它。
额颞痴呆和肌萎缩性侧性硬化
初级保健提供者通常是神经退行性疾病患者的首次接触，但是，他们可能不知道某些可能会影响患者寿命的疾病的关系。本病例报告使临床医生想起额颞痴呆（FTD）和肌萎缩性侧面硬化症（ALS）之间的关联。医师应该意识到这种关联，因为FTD通常首先发生，并可能使临床医生对这些患者的ALS迹象保持警惕，从而导致ALS的早期发现和处方疾病改良药物的处方，这些药物可能会延长这些疾病患者的寿命。我们描述了一名61岁的女性患者最初出现认知能力下降的情况，这很可能是由于FTD随后出现了ALS而引起的。
联邦学习用于预测轻度认知障碍对痴呆症转化
摘要 - 痴呆症是一种渐进疾病，会损害个人的认知健康和日常功能，而轻度认知障碍（MCI）通常是其前体。对MCI到止血转换的预测进行了充分的研究，但是以前的研究几乎一直集中在传统的机器学习（ML）（基于基于的方法）上，这些方法可以重新分享敏感的临床信息以培训预测模型。本研究提出了一种使用联邦学习（FL）进行隐私增强解决方案，以训练MCI-to-Dementia转换的预测模型，而无需共享敏感数据，掌握社会人口统计学和认知指标。我们模拟并比较了两个网络体系结构，即点对点（P2P）和客户端服务器，以实现协作学习。我们的结果表明，FL具有与集中式ML相当的预测性能，并且每个临床部位在没有共享本地数据的情况下显示出相似的表现。此外，FL模型的预测性能优于未经协作的训练的特定地点模型。这项工作强调了FL可以消除对数据共享的需求，而不会损害模型功效。
多种病毒和痴呆症风险的簇之间的关系：系统评价
No Multimorbidity Women: Hypertension, diabetes and CHD (HR = 2.20 , 95% CI: 1.98-2.46) Cancer (HR = 1.37 , 95% CI: 1.17-1.60) Thyroid disorders (HR = 1.44 , 95% CI: 1.23- 1.69) Pain, dyspepsia and depression (HR = 1.43 , 95% CI：1.21-1.69）哮喘和COPD（HR = 1.66，95％CI：1.41-1.95）疼痛和高压（HR = 1.42，95％CI：1.18-1.72） （HR = 1.38，95％CI：1.22-1.55）哮喘，COPD和牛皮癣（HR = 1.32，95％CI：1.12-154）疼痛，瘫痪和前列腺疾病和前列腺疾病（HR = 1.52，95％CI：1.12-1.54）癌症（1.12-1.54）癌症（1.12-1.54）癌症（HR = 1.45％ccie）和高血压集群（HR = 2.24，95％CI：1.97-2.55）
使用经过扩散MRI训练的卷积神经网络的脑年龄分析和痴呆分类：印度和北美队列的测试
摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型已用于对阿尔茨海默氏病进行分类或从T1加权大脑MRI扫描中推断痴呆症的严重程度。在这里，我们研究了添加扩散加权MRI（DMRI）作为这些模型的输入的值。在这一领域进行了许多研究，重点介绍了特定数据集，例如阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI），该计划评估了北美人（主要是欧洲血统）的人，因此我们研究了对ADNI培训的模型，该模型如何推广到来自印度（Nimhans Cohort）的新人口数据集。我们首先通过预测“大脑时代”来基准我们的模型 - 从其MRI扫描中预测一个人的年龄并继续进行广告分类的任务。我们还评估了在训练CNN模型之前使用3D CycleGAN方法来协调成像数据集的好处。我们的实验表明，在大多数情况下，在协调后的分类性能会提高，并且DMRI作为输入的性能更好。
分析瑞典针对带状疱疹接种疫苗的患者人群 - 一项登记研究，研究了Shingrix对发展痴呆症的影响
带状疱疹是由Varicella-Zoster病毒（VZV）引起的疱疹疾病，该病毒是引起水痘的相同病毒（Wilson＆Wilson，2021年）。这种疾病发生在患有水痘感染的患者中，这种病毒自从感染以来已经在脊髓附近的神经淋巴结中处于休眠状态时再次发挥活性。这种重新激活通常是由于压力性的生活方式，疾病和疾病会削弱免疫系统，或者仅仅是衰老对人体防御机制的自然作用。当病毒再次活跃时，它会沿着神经途径行进，并表现为皮疹，通常在上身或脸上（Wilson＆Wilson，2021）。皮疹的特征是发红，水泡和剧烈的疼痛。病毒沿着从脊髓到身体的右侧或左侧的神经通路行进，导致皮肤神经的疼痛和水泡。带状疱疹会影响四分之一的三分之一的人，而这种疾病在50岁以上的人中最常见，但是任何患有水痘的人都会受到影响（Wilson＆Wilson，2021年）。
语言障碍行为形式的行为变体额颞痴呆
KIran Samra 1 · Amy M. MacDougall 2 · Arabella Bouzigues 1 · Martina Bocchetta 1 · David M. Cash 1 · Caroline V. Greaves 1 · Rhian S. Convery 1 · John C. Van Swieten 3 · Harro Seelaar 3 · Lize Jiskoot 3 · Fermin Moreno 4.5 · Raquel Sanchez - Valle 6 · Robert Lafter 7·Caroline Graff 8.9·Mario Masellis 10·Maria Carmela tartaglia 11·James B. Rowe 12·Barbara Borroni 13·伊丽莎白·菲格14·Matthhis Synofzik 15.16·daniela synofzik。 Christopher R. Butler 23.24·Alexander Gerhard 25.26·Simon Ducharmers 27.28·Isabelle le Ber 2930,31.32·Pietro Tiraboschi 33·Isabel Santana 34.35·佛罗伦萨Pasquier 34.38.37.37.38·38·37.38·约翰内斯。 39,40.41·Markus Otto 42·Sandro Sorbi 43.44·Jonathan D. Rohrer 1·Lucy L. Russell 1·代表遗传FTD Initiative（Genfi）KIran Samra 1 · Amy M. MacDougall 2 · Arabella Bouzigues 1 · Martina Bocchetta 1 · David M. Cash 1 · Caroline V. Greaves 1 · Rhian S. Convery 1 · John C. Van Swieten 3 · Harro Seelaar 3 · Lize Jiskoot 3 · Fermin Moreno 4.5 · Raquel Sanchez - Valle 6 · Robert Lafter 7·Caroline Graff 8.9·Mario Masellis 10·Maria Carmela tartaglia 11·James B. Rowe 12·Barbara Borroni 13·伊丽莎白·菲格14·Matthhis Synofzik 15.16·daniela synofzik。 Christopher R. Butler 23.24·Alexander Gerhard 25.26·Simon Ducharmers 27.28·Isabelle le Ber 2930,31.32·Pietro Tiraboschi 33·Isabel Santana 34.35·佛罗伦萨Pasquier 34.38.37.37.38·38·37.38·约翰内斯。 39,40.41·Markus Otto 42·Sandro Sorbi 43.44·Jonathan D. Rohrer 1·Lucy L. Russell 1·代表遗传FTD Initiative（Genfi）