术中功能定位切除辅助运动区低级别胶质瘤

目的 探讨辅助运动区低级别胶质瘤的手术方法.方法 回顾性分析14例辅助运动区低级别胶质瘤患者的临床资料和随访结果.术前应用功能磁共振进行评价.应用术中超声确定解剖边界,在唤醒麻醉下应用皮质电刺激定位功能边界,根据解剖-功能边界切除肿瘤.评价患者术前、术后功能结果.结果 术后24h复查MRI显示肿瘤全切12例,大部切除2例.术后病理显示星形细胞瘤5例,少枝细胞瘤6例,少枝-星形细胞瘤3例.术后2例出现典型的辅助运动区综合征,3例出现部分辅助运动区综合征.随访12个月所有患者预后良好.结论 唤醒麻醉下应用术中皮质电刺激,确定肿瘤切除的功能边界.根据解剖-功能边界切除肿瘤,能够最大程度切除辅助运动区低级别胶质瘤,同时保护正常的运动功能.     

急性缺血性脑卒中及短暂性脑缺血发作二级预防药物依从性的社会学因素研究

目的探寻影响急性缺血性脑卒中(AIS)和短暂性脑缺血发作(TIA)二级预防药物依从性的现状社会学的相关因素,以期为提高我国缺血性脑卒中患者二级预防药物依从性提供建设性意见。方法在全国219家医疗机构,2012年6月至2013年1月连续入组急性缺血性卒中和短暂性脑缺血发作的住院患者25 018例,对患者发病后3个月、6个月及12个月药物依从性进行随访。从2010年第六次全国人口普查数据及2013年各省市自治区统计公报数据中选取国内生产总值(GDP)、人均国内生产总值、城镇化率、非文盲率作为研究指标。分析缺血性卒中二级预防药物的药物依从性与上述指标之间的相关性。结果最终16 489名AIS和TIA患者完成12个月的随访。中国缺血性脑卒中二级预防药物总体依从性3个月、6个月、12个月分别为47.0%、44.5%和34.9%。缺血性卒中二级预防药物总体依从性与区县的GDP、人均GDP与无显著差异;而与城镇化率呈正相关(P 0.001);与非文盲率呈负相关(P 0.05)。结论城镇化建设有利于急性缺血性卒中二级预防药物依从性的提高。     

前列腺切除术继发性出血8例分析

目的分析前列腺术后继发性出血的原因及预防治疗。方法对8例继发性出血的原因进行分析。结果原因清楚,均治愈出院。结论重视继发性出血的原因,可预防及治愈。     

外伤性膀胱破裂的诊断及非手术治疗

目的探讨外伤性膀胱破裂的诊断治疗方法。方法通过外伤史、体检、膀胱造影、CT、MRI等进行诊断,10例腹膜外型膀胱破裂患者采用非手术治疗,即在严密观察下采用大口径导尿管引流膀胱内尿液,早期预防性使用抗生素等非手术的方法。结果 26例均正确诊断,10例腹膜外型膀胱破裂患者均治愈出院,不延长住院日,无并发症。结论腹膜外型膀胱破裂,裂口较小,膀胱出血不严重,尿外渗较局限的患者,都可采用非手术疗法,恢复快,节省医疗费用。     

慢性再生障碍性贫血治疗前后骨髓细胞碱性磷酸酶定量分析

慢性再生障碍性贫血(CAA)患者治疗前后与正常人骨髓中性粒细胞碱性磷酸酶(NAP)用MPV—TAS显微分光图象分析仪进行含量测定。同时也做了25例积分半定量分析。结果表明,图像分析仪做的含量测定和积分半定量分析一致,CAA治疗前NAP明显高于正常人,经统计学处理,t=3.8185,P<0.01,差异有高度显著性;基本治愈、缓解后,有些患者低于正常人,有些患者仍高于正常人,统计学处理,t=2.1013,P>0.05,差异无显著性;治疗前后自身比较,统计学处理,t=3.2772,P<0.01,差异有高度显著性。这对探讨CAA发病机理,帮助临床诊断及判断预后具有一定意义。     

2020国际卒中大会亮点解读（二）——缺血性卒中神经保护的大门再次开启了吗？

缺血性卒中发生后,会迅速出现神经细胞能量缺乏、兴奋性氨基酸毒性作用、细胞去极化和坏死等病理现象。如果此时对损伤的病理生理过程进行针对性的阻断,从理论上会延缓神经细胞的死亡,减轻损伤。但是多年来缺血性卒中后神经保护治疗却一直无法成功从基础研究转化到临床实践。     

机器学习在脑血管病诊疗应用中的研究进展

正脑血管病以其高死亡率、高复发率和高致残率成为我国乃至全球最严重的疾病负担之一~([1-2])。快速评估、诊断和干预对改善脑血管病患者的结局至关重要,并高度依赖于特征性的神经影像表现,比如应用头颅CT快速鉴别缺血和出血性脑血管病、大血管闭塞和缺血半暗带的快速评估等~([3])。脑血管病神经影像特征的快速评估高度依赖经验丰富的血管神经病学医师和神经放射医师。然而,不断增加的脑血管病疾病负担和不断攀升的就诊量对医院尤其是基层医院的专业医师带来巨大的需求,但是     

泰勒斯的思索

正2020年7月16日,《新英格兰医学杂志》(NEJM)发表了替格瑞洛和阿司匹林治疗急性缺血性卒中或TIA预防卒中和死亡(Acute Stroke or Transient Ischaemic Attack Treated With Ticagrelor and ASA for Prevention of Stroke and Death,THALES)试验的结果(图1)。作为氯吡格雷用于急性非致残性脑血管事件高危人群(Clopidogrel in High-risk Patients with Acute Non-     

基于机器学习算法的脑出血相关肺炎预测模型研究

目的 建立基于机器学习的脑出血相关肺炎预测模型。 方法 选择中国国家卒中登记Ⅱ（China National Stoke Registry Ⅱ，CNSRⅡ）数据库中发病7 d内的急 性脑出血住院患者为研究对象，登记时间为2012年5月-2013年1月，研究覆盖我国219家医院。研究对 象按照8∶2比例随机分为训练集和测试集。采用多因素Logistic回归分析，筛选出候选预测因子。应用 基于机器学习的Logistic回归、CatBoost、XGBoost和LightGBM算法构建诊断预测模型，比较4种方法构建 的模型对脑出血相关肺炎的预测诊断价值。 结果 本研究共筛选2303例患者，平均年龄62.1±12.7岁，其中男性占62.1%。患者随机分为训 练集（n =1841）和测试集（n =462），两组脑出血相关肺炎发生率分别为15.6%和15.8%（χ 2=0.007， P =0.934）。根据多因素Logistic回归分析，候选预测因子为年龄（OR 1.03，95%CI 1.02～1.04）、NIHSS 评分（OR 1.02，95%CI 1.00～1.04）、白细胞计数（OR 1.11，95%CI 1.07～1.16）和吞咽功能障碍（OR 6.85，95%CI 5.01～9.39）。Logistic回归、CatBoost、XGBoost和LightGBM四种模型灵敏度分别为75.34%、 50.68%、80.82%和80.82%；特异度分别为68.64%、86.12%、52.96%和57.33%；ROC曲线下面积分别 为0.776、0.692、0.736和0.767。Logistic回归和LightGBM模型诊断效果显著高于CatBoost和XGBoost模型 （DeLong test，P <0.05）。 结论 基于机器学习建立的脑出血相关肺炎风险预测模型有较高的诊断价值，年龄、NIHSS评分、白 细胞计数和吞咽功能障碍为模型的候选预测因子，可将模型纳入脑出血相关肺炎诊断决策。本研究 结果的临床应用价值有待于更大样本的外部队列进行验证。     

人工智能临床决策支持系统在脑血管病中的应用

随着科学技术的发展，人工智能（artificial intelligence，AI）应用于脑血管医疗领域将有助于 减轻中国不断加剧的脑血管病疾病负担。临床决策支持系统（clinical decision support system，CDSS）是AI 在医疗领域的一项重要实践应用。利用AI和医疗大数据开发临床决策支持工具，并通过将临床信息与 知识库相匹配，提供基于循证证据的优化诊疗方案。在脑血管病的临床诊疗过程中，CDSS可以辅助高 危人群识别、急性期再灌注治疗决策支持、实现自动化病因分型以及二级预防策略的制定等，在提高 脑血管病的医疗质量、改善患者结局方面发挥重要作用，可能成为未来脑血管病疾病管理的一项重要 辅助工具。