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社论：糖尿病在缺血性卒中的病理生理学和预后的作用
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。
缺血性心脏病和急性冠状动脉综合征患者的2型糖尿病的诊断和治疗 - 证据和
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
多模态磁共振在缺血性脑卒中评估中的运用进展
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用于治疗急性缺血性中风
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。
CYP2C19基因型测试，用于引导缺血性中风或短暂性缺血性发作后的氯吡格雷使用
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。
GPT-4作为缺血性中风管理中的临床决策支持工具：评估研究
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
重复的经颅磁刺激提高了缺血性卒中患者的神经营养因子和5-羟色胺及其代谢物的血清水平
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。
Stroke后抑郁症状的病变网络映射：来自两个前瞻性缺血性中风队列的证据
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经Peer Review的认证）是作者/资助人，他已授予Medrxiv的许可证，以在2025年1月6日发布的此版本中显示此版本的版权所有。 https://doi.org/10.1101/2024.12.31.24319837 doi：Medrxiv Preprint
用N-PEP-12扩展治疗可以改善急性缺血性中风后的恢复吗？
普通的英语摘要背景和研究的目的是认知障碍是中风患者的普遍发现，无论严重程度如何，对生活质量产生了重要影响。血管认知障碍（VCI）描述了从轻度认知障碍（MCI）到痴呆症的一系列认知障碍，对所有认知领域和行为产生了影响。这是一项研究，旨在研究N-PEP-12治疗对中风后认知障碍患者恢复的影响。n-pep-12是一种营养补充剂，在实验研究中以及早期的临床研究中，在与年龄相关的认知缺陷患者中具有神经保护作用和获得性认知作用。
年龄对急性缺血性中风患者机械血栓切除术和临床结果的影响
背景和目的：机械血栓切除术在80岁或以上的患者中效率较低。我们的目标是更好地了解一般年龄对重新定性率和临床结果的影响。方法：我们对我们的前瞻性数据库进行了回顾性分析，该数据库的急性缺血性中风因大型血管阻塞而导致，他们在2019年至2021年中进行了机械血栓切除术。该队列分为五个年龄段：18 49、50 59、60 69、70 79和80年。我们的主要结局指标是通过MRS评分测量的机械血栓切除术后三个月的临床结果。次要结果是MITCI 2B定义的成功再通行的程序时间和成功率。结果：分析了264名患者的数据。在年龄组之间，程序时间（p = 0.46）或成功再续新化（p = 0.49）的过程时间没有显着差异。在三个月（p <0.0001）时代有显着的关联，MRS得分很大（P <0.0001）：从最年轻的群体到最大的群体，功能独立的几率（MRS 2）降低（80.0％vs. 21.3％）和死亡率（MRS 6）增加（MRS 6）增加（13.3％vs. 57.3％）。年龄的增长与较低的功能独立性率显着相关（OR 0.93； [95％CI 0.90 0.95]），更高的护理依赖性率（OR 1.04； [95％CI 1.01 1.07]）和更高的死亡率（OR 1.06; [95％CI 1.04 1.04 1.09]）。结论：较高的年龄没有显着影响重新加续化时间或再续签率，但与机械血栓切除术后临床结果较差，这与较差的临床结果相关。由Elsevier Inc.出版关键字：急性缺血性中风 - 大血管阻塞 - 机械血栓切除术 - 与年龄相关的结果©2023作者。这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）