酒精是一种众所周知的致畸剂,产前酒精暴露 (PAE) 会导致许多心血管相关疾病的发病率增加。酒精会对发育中的胎儿大脑的血管生成和血管生成产生负面影响,导致胎儿酒精谱系障碍 (FASD)。大量的临床前证据表明,PAE 会损害大脑阻力小动脉的正常反应性,这些小动脉会根据代谢需求 (神经血管耦合) 调节血流分布。这种脑动脉扩张受损可能会对大脑在成年后易受脑缺血损伤产生影响。本综述的重点是巩固研究 PAE 对血管发育影响的发现,深入了解血管水平的相关病理机制,评估乙醇驱动的脑血管反应性改变的风险,并重新审视可能有希望逆转临床前 FASD 模型中的血管变化的不同预防干预措施。
新生儿大脑中的缺氧可以导致一系列结果,范围从认知处理的降低到反射反应到不可逆转的神经系统损害。最常见的缺氧相关的脑损伤包括缺氧缺血性脑损伤(HIBD)和脑缺血 - 再灌注损伤(CIRI)(1,2)。铁凋亡是一种新认识的编程细胞死亡形式,是铁依赖性的,其特征是脂质过氧化产物的积累和细胞毒性活性氧(ROS)(ROS)(3)。不同于凋亡和自噬的不同,铁凋亡表现出独特的细胞形态 - 缺乏细胞收缩,染色质凝结或自噬液泡的形成(4)。螺旋性过程是由亚铁离子或脂氧酶催化的,这些酶启动了多不饱和脂肪酸的脂质过氧化,在细胞膜中含量丰富,导致细胞死亡(5)。涉及铁铁作用的主要机制包括铁代谢失调,氧化应激和谷胱甘肽(GSH)代谢受损(6,7)。
抽象的脑血管痉挛是动脉瘤性蛛网膜下腔出血(asah)的主要并发症之一。血管痉挛一词通常是指血管造影发现,并且在临床上通过延迟的神经系统恶化和延迟的脑缺血来定义。有症状的血管痉挛发生在20%至40%的ASAH患者中,并且是最知名的管理组成部分之一。可以通过使用床边的方式和射线照相在临床上进行诊断。管理始于使用预防措施,增强大脑灌注,逆转尝试以及使用脑部保护。早期使用机械或药理血管成形术的血管内治疗仍然是一种合理的方法。的经验性好处是使用脑血管扩张剂,例如氮氨基胺和米尔林酮,以及使用诱导的高血压用于脑灌注增强。spasmo-genic阻断,平滑肌收缩和脑部保护的剂量在很大程度上仍然是实验性的。这项叙述性评论旨在向伊萨(Asah)血管痉挛的机制,诊断,预防和管理更新读者。
在支架制造过程中,会发生不同类型的废品。本研究探讨了降低支架制造电解抛光过程中废品率的策略。在电解抛光过程中,减少支架制造中的废品对于确保行业的成功和竞争力至关重要。支架制造是医疗器械行业中的关键部门,为心血管疾病患者提供救命的解决方案。电解抛光是增强这些复杂设备表面性能和生物相容性的重要步骤。电解抛光是一种阳极溶解工艺,目前在工业中用于降低金属表面粗糙度以获得明亮光滑的外观 (1)。电解抛光工艺经常遇到挑战,导致废品率高,给制造商带来操作障碍,制造时间几乎没有增加,并且能够生产具有优化拓扑或复杂内部设计的零件,而这在传统制造中是无法实现的 (2)。电解抛光过程中支架的废品可能源于多种因素,包括材料不一致、工艺控制不足和参数配置不理想。每个被拒收的支架不仅会造成经济损失,还会妨碍及时交付和维持产品质量标准。因此,解决电解抛光过程中的拒收率问题对于提高生产效率、降低成本和确保产品质量稳定至关重要。心脏或血管疾病被称为心血管疾病,它们被认为是全世界健康问题和死亡的主要原因。自从进行球囊扩张手术以来,心血管血管成形术一直是冠心病的主要治疗方法。心血管疾病是涉及心脏或血管的疾病,被认为是全世界发病率和死亡率的主要原因 (3)。冠状动脉疾病 (CAD) 的症状是动脉狭窄,由内皮中的斑块引起,由于心肌中的血流和氧气受限,细胞、钙和其他物质可能会在这些沉积物中积聚。这最终可能导致短暂性脑缺血发作和中风。冠状动脉疾病的特征是动脉因内皮下斑块沉积而变窄。细胞、脂肪、钙、细胞碎片和其他物质可能在这些沉积物中积聚,引发一系列事件——血管动脉管腔缩小、血流受限、心肌营养和氧气供应不足——最终可能导致心肌梗死或短暂性脑缺血发作和中风 (4)。本文探讨了支架制造中减少废品的问题,特别关注电解抛光阶段。通过研究当前的做法、分析废品的潜在原因以及探索创新的解决方案,本研究旨在提供有效降低废品率的见解和策略。此外,了解电解抛光过程中废品的潜在机制可以为开发强大的质量控制措施和优化技术铺平道路。
大脑包含数十万个神经元,也是人体重要的控制系统。就像计算机的内存一样,大脑存储所有信息。因此,大脑在存储信息和控制身体方面起着关键作用。大脑控制着身体的每一个动作。身体的任何活动都只能在大脑的控制下进行。根据记录,发展中国家因脑卒中丧生的人数更多。与世界其他国家相比,发展中国家的死亡率是发展中国家的五倍。到本世纪末,死亡人数也增长得更快。中风主要分为三种类型:出血性中风、缺血性中风和短暂性脑缺血发作。通常,缺血性中风是最常见的中风类型。从资料来看,大多数人死于缺血性中风。缺血性中风主要是由于脑部血液凝结而发生的。它主要有两种类型:血栓性中风和栓塞性中风。栓塞性中风主要是由于血凝块在身体不同部位形成,并转移到大脑,限制了血液流动。血栓性中风是由于血凝块削弱了输送血液到大脑的动脉中的血流。
多酚化合物已显示出有希望的神经保护特性,使其成为识别前瞻性药物治疗多种神经系统疾病(NDS)的宝贵资源。许多研究报告说,多酚可以通过抑制信号分子的磷酸化或泛素化来破坏核因子KAPPA B(NF-κB)途径,这进一步阻止了IκB的降解。多酚,例如姜黄素,白藜芦醇和翼龙,对NF-κB具有显着的抑制作用,使它们成为治疗NDS的有前途的候选者。最近的实验发现表明多酚具有广泛的药理特性。值得注意的是,已经非常关注其在NDS中的潜在治疗作用,例如阿尔茨海默氏病(AD),帕金森氏病(PD),脑缺血,焦虑,抑郁,自闭症,自闭症和脊髓损伤(SCI)。已经开发了许多支持多酚神经治疗益处的临床前数据。尽管如此,这项研究将多酚作为潜在的神经治疗剂的意义,特别强调了它们对NF-κB途径的影响。本文对多酚参与ND,包括临床前和临床观点。
癌症、高热、脓毒症、肌萎缩侧索硬化症、溺水、急性心肌梗死、不明原因的婴儿猝死、枪伤、心房颤动、腹膜炎、呼吸窘迫综合征、自缢、黑色素瘤、慢性阻塞性肺病、刺伤、癫痫、十二指肠溃疡、外周血管疾病、器质性脑综合征、蛛网膜下腔出血、缺血性肠梗阻、绞窄、脑积水、触电、药物中毒、钝器伤、溃疡穿孔、肝硬化、脑血管意外、宫内胎儿死亡、暴露、白血病、帕金森病、营养不良、髋部骨折、腺癌、脾破裂、获得性免疫缺陷综合征、中毒、胃肠炎、肺栓塞、对乙酰氨基酚中毒、碳一氧化碳、尿脓毒症、病毒性肝炎、短暂性脑缺血发作、钝性头部创伤、腹主动脉瘤、高血压、盐酸苯环利定、骨髓炎、病态肥胖后遗症、神经母细胞瘤、淋巴瘤、酮症酸中毒、绞痛、葡萄球菌性脑膜炎、脑病、胰腺炎、恶性黑色素瘤、高钾血症、急性肾衰竭、间隔缺损、心肌梗死、胆囊炎、过敏性休克、肺炎、镰状细胞性贫血、多系统器官衰竭
摘要:正确识别缺血性中风 (IS) 的病因使我们能够在治疗中采取积极的干预措施,以治疗病因并预防新的脑缺血事件。然而,病因的识别通常具有挑战性,并且基于临床特征以及通过成像技术和其他诊断检查获得的数据。TOAST 分类系统描述了缺血性中风的不同病因,包括五种亚型:LAAS(大动脉粥样硬化)、CEI(心脏栓塞)、SVD(小血管疾病)、ODE(其他已确定病因的中风)和 UDE(病因不明的中风)。人工智能模型提供了定量和客观评估的计算方法,似乎提高了主要 IS 病因的灵敏度,例如颈动脉狭窄的断层扫描诊断、心房颤动的心电图识别以及磁共振图像中小血管疾病的识别。本综述旨在提供关于根据 TOAST 分类鉴别诊断缺血性卒中病因的最有效 AI 模型的全面知识。根据我们的研究结果,AI 已被证明是一种有用的工具,可用于识别预测因素,能够在大量异质性人群中对急性卒中患者进行亚型分类,特别是阐明 UDE IS 的病因,尤其是检测心脏栓塞源。
FRAMINGHAM 研究事件标准 1. 心血管疾病 如果在之前没有患过冠心病、间歇性跛行、充血性心力衰竭、中风或短暂性脑缺血发作等疾病的情况下,出现了这些疾病的明确表现,则认为发生了心血管疾病。所有这些事件的标准如下所示。在随访期内出现一种以上心血管表现的个人,仅在发生第一次事件时才算是一个新发病例。 2. 冠心病 如果三位研究者组成的小组(Framingham 终点审查委员会)在审查病例时,一致认为有以下其中一种冠心病的明确表现,则诊断为受试者患有冠心病 (CHD):心肌梗死、冠状动脉供血不足、心绞痛、CHD 猝死、非 CHD 猝死。在第 1 次检查中已患有先天性心脏病的人被排除在患先天性心脏病风险人群之外,但可能有资格参加流行先天性心脏病的研究。第 1 次检查中已患有先天性心脏病是指第 1 次检查中诊断出以下任何一种:明确的心绞痛、明确的心肌梗死病史、心电图确定的心肌梗死、心电图确定的可疑心肌梗死、心电图和病史确定的冠状动脉供血不足。
摘要 - 中风,也称为脑血管意外或 CVA,是指大脑的一部分失去血液供应,而缺血的脑细胞控制的身体部分停止工作。这种血液供应的丧失可能是由于血流不足而导致的缺血性,也可能是由于脑组织出血而导致的出血性。中风是一种医疗紧急情况,因为中风可能导致死亡或永久性残疾。有治疗缺血性中风的机会,但治疗需要在中风迹象出现后的最初几个小时内开始。如果怀疑有中风,患者、家人或旁观者应立即启动紧急医疗服务。短暂性脑缺血发作 (TIA 或小中风) 描述的是短暂的缺血性中风,症状会自行缓解。这种情况还需要紧急评估,以尽量降低未来中风的风险。根据定义,如果所有症状在 24 小时内消失,中风将被归类为 TIA。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据,中风是全球第二大死亡原因,约占总死亡人数的 11%。为了预测生存率,我们的 ML 模型使用数据集根据性别、年龄、各种疾病和吸烟状况等输入参数来预测患者是否可能患中风。与大多数数据集不同,我们的数据集侧重于可能具有脑卒中主要风险因素的属性。