[1] Murray CJL, Aravkin AY, Zheng P, et al.Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990 – 2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019[J].Lancet, 2020, 396 (10258): 1223-1249.[2] 王增武 , 马志毅 , 薛素芳 , 等 .基层冠心病与缺血性脑卒中共患管理 专家共识 2022[J].中国心血管病研究 , 2022, 20(9): 772-793.[3] 王拥军 , 李子孝 , 谷鸿秋 , 等 .中国卒中报告 2020 (中文版) (1)[J].中 国卒中杂志 , 2022, 17(5): 433-447.[4] Langhorne P, Bernhardt J, Kwakkel G. Stroke rehabilitation[J].Lancet, 2011, 377(9778): 1693-1702.[5] Xing Y, Bai Y.A Review of Exercise-Induced Neuroplasticity in Ischemic Stroke: Pathology and Mechanisms[J].Mol Neurobiol, 2020, 57 (10): 4218-4231.[6] Guggisberg AG, Koch PJ, Hummel FC, et al.Brain networks and their relevance for stroke rehabilitation[J].Clin Neurophysiol, 2019, 130(7): 1098-1124.[7] Lutsep HL, Albers GW, Decrespigny A, et al.Clinical utility of diffusion-weighted magnetic resonance imaging in the assessment of ischemic stroke[J].Ann Neurol, 1997, 41(5): 574-580.[8] 于帆 , Arman Sha, 张苗 , 等 .人工智能在急性缺血性脑卒中影像的研 究进展 [J].中华老年心脑血管病杂志 , 2023, 25(3): 334-336.[9] 李华 , 郭春锋 , 高连荣 .FLAIR 及 DWI 序列在诊断脑血管周围间隙 中的价值 [J].医学影像学杂志 , 2015, 25(8): 1341-1343.[10] Scheldeman L, Wouters A, Dupont P, et al.Stroke, 2022, 53(5): 1665-1673.[11] Thomalla G, Simonsen CZ, Boutitie F, et al.MRI-Guided Thrombolysis for Stroke with Unknown Time of Onset[J].[15] 蔡建新 , 彭如臣 .扩散加权成像和流体且反转的恢复定量定量,以预测不明发作的缺血性中风中的易流性恢复不匹配的恢复不匹配状态[J]。《新英格兰医学杂志》,2018,379(7):611-622。[12] Legrand L,Turc G,Edilali M等。根据Flair血管高压不匹配而受益于血栓切除术后血运重建[J]。Eur Radiol,2019,29(10):5567-5576。[13] Xie Y,Oppenheim C,Guillemin F等。预处理病变量会影响临床结果和血栓切除术的功效[J]。Ann Neurol,2018,83(1):178-185。 [14] Raoult H,Lassalle MV,Parat B等。 基于DWI的算法可预测急性中风血栓切除术治疗的患者的残疾[J]。 Am J Neuroradiol,2020,41(2):274-279。 弥散张量磁共振成像方法概述[J]。 医学影像学杂,2007,17(10):1119-1122。 [16] Qiu A,Mori S,Miller MI。 扩散张量成像,用于理解早期生命中大脑发育[J]。 Ann Rev Psychol,2015,66:853-876。 [17] Corroenne R,Arthuis C,Kasprian G等。 胎儿大脑的扩散张量成像:有前途技术的原理,潜力和局限性[J]。 超声产科妇科,2022,60(4):470-476。 [18] Andica C,Kamagata K,Hatano T等。 源自扩散成像的退化性脑疾病的生物标志物[J]。 J Magn Reson Imaging,2020,52(6):1620-1636。 [19] Groisser BN,哥伦WA,Singhal AB等。 NeuroRehabil神经修复,2014,28(8):751-760。Ann Neurol,2018,83(1):178-185。[14] Raoult H,Lassalle MV,Parat B等。基于DWI的算法可预测急性中风血栓切除术治疗的患者的残疾[J]。Am J Neuroradiol,2020,41(2):274-279。弥散张量磁共振成像方法概述[J]。医学影像学杂,2007,17(10):1119-1122。[16] Qiu A,Mori S,Miller MI。扩散张量成像,用于理解早期生命中大脑发育[J]。Ann Rev Psychol,2015,66:853-876。 [17] Corroenne R,Arthuis C,Kasprian G等。 胎儿大脑的扩散张量成像:有前途技术的原理,潜力和局限性[J]。 超声产科妇科,2022,60(4):470-476。 [18] Andica C,Kamagata K,Hatano T等。 源自扩散成像的退化性脑疾病的生物标志物[J]。 J Magn Reson Imaging,2020,52(6):1620-1636。 [19] Groisser BN,哥伦WA,Singhal AB等。 NeuroRehabil神经修复,2014,28(8):751-760。Ann Rev Psychol,2015,66:853-876。[17] Corroenne R,Arthuis C,Kasprian G等。胎儿大脑的扩散张量成像:有前途技术的原理,潜力和局限性[J]。超声产科妇科,2022,60(4):470-476。[18] Andica C,Kamagata K,Hatano T等。源自扩散成像的退化性脑疾病的生物标志物[J]。J Magn Reson Imaging,2020,52(6):1620-1636。[19] Groisser BN,哥伦WA,Singhal AB等。NeuroRehabil神经修复,2014,28(8):751-760。皮质脊髓扩散异常[J]。[20] Kumar P,Kathuria P,Nair P等。使用扩散张量成像的亚急性缺血性卒中后上肢运动恢复的预测:系统评价和荟萃分析[J]。J Stroke,2016,18(1):50-59。[21] Soulard J,Huber C,Baillieul S等。运动道完整性预测步行恢复:亚急性中风中的扩散MRI研究[J]。神经病学,
2型糖尿病(T2DM)代表了21世纪的主要医疗保健状况。其特征是由于周围胰岛素抵抗和胰岛素产生降低而导致血糖持续升高,这可能导致多种长期健康状况,例如视网膜病变,神经病和肾病。估计的糖尿病(DM)患者的人数预计到2035年将增加到5.91亿,仅英国(英国)440万,其中90%归因于T2DM。此外,很大一部分的个体可能患有未发现的糖尿病,尤其是在出现缺血性心脏病症状(IHD)的患者中。这在那些患有急性冠状动脉综合征(AC)的个体中尤其重要,这些人处于并发症和心脏猝死的风险最高。鉴定糖尿病的常见生化标志物的异常水平,例如这些患者的毛细血管血糖或糖化血红蛋白(HBA1C)对于早期诊断很重要,然后这将允许及时干预以改善结果。然而,符合诊断糖尿病标准的个体的显着比例仍未被诊断,这代表了早期干预的错过的机会。这可能会导致长期未经治疗的高血糖时期,这可能导致显着的进一步的微血管和大血管并发症。IHD,心力衰竭,脑血管事故(CVA)和周围动脉疾病(PVD)的风险增加。这些帐户占T2DM患者死亡的50%。心血管疾病特别是发病率和死亡率的重要原因,T2DM患者的心血管疾病风险高两到三倍,而不是那些患有正常血糖的情况。仅在英国英国,大约有120次截肢,770 CVA,590个心脏病发作和
糖尿病微血管病是糖尿病患者的典型且严重的问题,包括糖尿病性视网膜病,糖尿病性肾病,糖尿病神经病和糖尿病性心肌病。2型糖尿病和糖尿病微血管并发症患者的不对称二甲基精氨酸(ADMA)的水平显着升高,这是一种一氧化氮合酶(NOS)的内源性抑制剂。ADMA通过其对内皮细胞功能,氧化应激损伤,炎症和纤维化的影响,促进了2型糖尿病中微血管并发症的发生和进展。本文回顾了糖尿病的ADMA和微血管并发症之间的关联,并阐明了ADMA导致这些并发症的潜在机制。它为预防和治疗2型糖尿病的微血管并发症提供了一种新的想法和方法。
2.16测试报告将显示检测到的外交类型或不确定的结果。当测试结果尚无定论时,该公司指出,应使用新的拭子和新的墨盒重复测试。结果局部存储在连接到设备的笔记本电脑上,可以作为PDF导出。公司指出,应要求,Genomadix Cube用户可以获得帮助,以配置Genomadix Cube CYP2C19测试,以自动将CYP2C19结果导出到其电子健康记录系统中。这包括创建一个加密文件,以将结果传输到医院数据系统中。公司指出,可选的外部控制墨盒可用于检查平台的适当性能。公司还指出,要求用户根据本地法规和认证要求运行外部控制。
糖尿病是一种以高血糖为特征的碳水化合物代谢异常的疾病。它与胰岛素分泌中的相对或绝对损伤有关,以及对胰岛素作用的不同程度的外围耐药性。糖尿病估计会影响全球5.37亿成年人,在20至79岁的成年人中,全球患病率为10.5%(1)。糖尿病是我们时代最严重,最常见的慢性疾病之一,导致威胁生命的并发症。在这些并发症中,中风是最公认和最常见的。中风是一种疾病,患病率很高,残疾,高死亡率和高复发率。成人男女中风的终生风险约为25%(2)。全球,中风是死亡率的第二大最常见原因,也是第二大最常见的残疾原因(3)。糖尿病会影响33%的缺血性中风患者,其中26%的出血性中风患者(4)。对102项前瞻性研究的新兴风险因素协作荟萃分析,其中850万人的随访表明糖尿病增加了缺血性中风2.27倍(5)。糖尿病不仅会影响中风的发作,而且还与中风结果的预后有关。糖尿病是中风复发的风险加倍,并增加了缺血性中风后死亡或残疾的风险(6)。中风后的糖尿病患者在有利的结果中具有25%的诱因,例如能够在日常生活的活动中独立发挥作用(7)。此外,据报道,糖尿病与2.56倍(8)后,中风后患上认知障碍和痴呆症的风险增加有关。糖尿病本身增加了活性氧的产生,促进了浮游剂过程。这些是加速关节炎和血栓形成风险增加的考虑的机制,最终导致缺血性中风的发作(7,9)。因此,在这个特刊中,“糖尿病在内分泌学领域的病理生理学和缺血性中风预后的作用”,我们专注于病因,病理学,治疗,中风的预后的作用。
本指南中的建议代表了尼斯的观点,在仔细考虑可用的证据后到达。在行使判断力时,希望卫生专业人员将此指南充分考虑到患者的个人需求,偏好和价值观。在本指南中应用建议是由卫生专业人员及其患者酌情决定的,并且不超越医疗保健专业人员的责任,以便与患者和/或其护理人员或监护人或监护人协商,以做出适合个人患者情况的决定。
这种生物活性鞘脂是通过鞘氨醇磷酸化的产生的,由鞘氨酸激酶,SK1和SK2的两种同工型(Gaire and Choi,2020年)催化,然后由S1p磷酸酶和脂肪磷酸盐磷酸盐酶或子磷酸酶(S1p)closear and s1p(S1p)裂解为鞘氨酸,并将其水解回到鞘氨酸中。 2009);可以通过不同类型的膜转运蛋白(Baeyens and Schwab,2020)在细胞外导出S1P,以结合S1P 1-5并在所谓的“内外信号传导”中作用。此外,S1P还可以与细胞内靶标相互作用:核S1P降低了与转录基因调控有关的HDAC活性,并在记忆习得和恐惧灭绝记忆的髋关节功能调节中起作用(Hait等,2009)(Hait等,2014)。另外,线粒体S1P与防止素2结合,并且在调节呼吸链复合物组装和线粒体呼吸中起重要作用(Strub等,2011)。最近的研究表明,S1P与调节多种生物学事件有关,例如细胞增殖,凋亡,自噬和炎症(Cartier and HLA,2019)(Obinata和Hla,2019)(Xiao等,2023,2023)(Taha等,2006)。此外,许多最近的研究表明,S1P信号传导途径的失调参与了不同疾病的病理过程,例如癌症,糖尿病,神经退行性变性和CAR Dioseancular疾病(Takabe and Spiegel,2014,2014)(Guitton等,2014)(Guitton等,2020)(2020年)(Van Echtenten-Deckert,2023),Ala,Ala,ala amakery,Alakery,Alakery,ana amakery,AlaM。值得注意的是,S1P在缺血过程中也起着至关重要的作用(Mohamud Yusuf等,2024):的确,几项研究表明,缺血性挑战后的啮齿动物大脑中的S1P水平升高(Kimura等,2008,2008年)(Moon等,2015)(Salas-perdorcity et nirimate and in Indiending and Isporigation et and 2019),2019年(Sun。大脑损害。值得注意的,fingolimod(fty720),用于治疗复发性多发性硬化症后,在被磷酸化后,通过与五个S1P受体中的四个(S1P 1,S1P 3,S1P 4,S1P 4,S1P 5)结合起作用(Choi等人,2011)(Gr.,2011)(Gr- ^ alererererereT,2004) Brinkmann等,2010)并在脑缺血的各种啮齿动物模型中发挥神经保护作用(Czech等,2009)(Nazari等,2016)和具有脑出血的缺血性PA剂量(Fu等,2014)(Zhu等,2015)。S1P受体水平似乎在脑缺血中似乎失调:S1P受体mRNA和S1P 1,S1P 2,S1P 2,S1P 3和S1P 5的蛋白质表达在TMCAO(Salas-Perdomo等,2019)(均可用来的靶标)中,在TMCAO(Salas-Perdomo et and and Injotignt)中,在小鼠脑的不同区域中上调了小鼠脑的不同区域,治疗脑缺血(Gaire and Choi,2020年)。
背景:脑血管疾病是全球第二大死亡原因,也是残疾负担的主要原因之一。人工智能的进步有可能彻底改变医疗保健的服务,尤其是在诸如缺血性中风管理等关键决策情况下。目标:本研究旨在评估GPT-4在为急诊科神经病学家提供临床支持的有效性,通过将其建议与急性缺血性中风管理中的专家意见和现实成果进行比较。方法:回顾性审查了100例急性中风症状患者的队列。用于决策的数据包括患者的病史,临床评估,成像研究结果以及其他相关细节。每个病例都独立呈现给GPT-4,该病例提供了有关治疗适当性,使用组织纤溶酶原激活剂以及需要进行血管内血栓切除术的规模建议(1-7)。此外,GPT-4估计了每位患者的90天死亡率概率,并阐明了其为每个建议的推理。然后将建议与中风专家的意见和实际治疗决策进行比较。结果:在我们的100例患者的队列中,GPT-4的治疗建议与专家意见(曲线下的面积[AUC] 0.85,95%CI 0.77-0.93)和实际治疗决策(AUC 0.80,95%CI 0.69-0.91)。值得注意的是,在某些情况下,GPT-4建议比人类专家更具侵略性的治疗方法,其中11个实例,GPT-4建议对专家意见进行组织纤溶酶原激活剂的使用。gpt-4在建议血管血栓切除术(AUC 0.94,95%CI 0.89-0.98)中与现实世界的决策显示出几乎完美的一致性,并且对组织纤溶酶原激活剂治疗(AUC 0.77,95%CI 0.68-0.86)进行了强有力的一致性。为了进行死亡率预测,GPT-4在其前25个高风险预测中的13例死亡中有10个(77%)(AUC 0.89,95%CI 0.8077-0.9739;危险比6.98,95%CI 2.88-16.9; p <.001; p <.001; p <.001; p <.001),诸如p <.001),诸如p <.001),诸如实践模型,均录制了> 70;和前提(AUC 0.77; P = .07)。结论:这项研究证明了GPT-4是急性中风管理中可行的临床决策支持工具的潜力。其提供可解释建议的能力,而无需结构化数据输入与
应力超声心动图(ECG)是一种常用的方式,用于检测和评估缺血性心脏病(IHD)。其非侵入性的性质使其成为更可靠的诊断工具。这种方式通过运动或药理学剂诱导心肌压力。由运动压力测试引起的压力超声心动图比药理压力测试更重要,因为其发现讲述了患者的运动能力,这在预后很重要。因此,如果患者可以运动,这是首选的应力方式。此外,它的无辐射性质使其成为具有其他压力成像技术禁忌症的个体的首选选择,并且还减少了与其他心脏成像方式相关的并发症。可以通过比较应力超声心动图术后心率和心电图的发现,可以准确评估临床条件。应力超声心动图的分析是通过对心肌收缩性和区域壁运动异常的视觉精确评估来完成的。这种方式在当前的技术和使用图像增强剂的情况下,在必要时使用图像增强剂显示出了出色的结果。它也可以识别心肌缺血的位置。压力超声心动图具有较高诊断准确性,风险分层能力和成本效益的大量患者的变化,具有巨大的潜力。
中风是全球残疾和死亡的第二大主要原因,对个人,家庭和社会造成了沉重的负担(1)。中风后认知障碍(PSCI)包括对中风病变部位和中风前可能发生的缺陷的缺陷(2,3)。同时,视觉空间,注意力,助记符和执行功能的缺陷与经典的血管认知障碍(VCI)更加紧密相关,并且经常在冲程后认知筛查中检测到。越来越多地证明,重复的经颅磁刺激(RTMS)可以调节大脑区域的神经兴奋性(4),并且与其他非侵入性刺激技术相比,对认知功能具有较高的影响。但是,RTMS介导的认知功能改善的基础机制在很大程度上尚不清楚可能与血液因子密不可分。