这项新研究于5月4日至10日在费城举行的美国神经学学会2019年年会上发表。下面的专题突出了会议中出现的一些研究。



用基因组学家连接治疗神经科医生

经验表明神经病学患者常规遗传检测的主要障碍是在每个独特患者中患有疾病过程中鉴定的数以千计的基因组学变体的相关性。少数神经科学家拥有对基因组学的深入知识,这需要和测试实验室没有对个体患者的深入了解,研究调查人员试图引入和评估利用临床基因组和治疗神经师之间的远程医疗咨询的模型理解并应用遗传信息以改变和改善治疗。通过该服务,患者和DNA序列通过远程医疗遭遇来介绍,然后讨论变异的意义和效用被认为是疾病相关的,重点是改变管理的“可操作”的结果。Among enrolled physicians and patients, variants of clinical interest that altered the physicians’ management were identified in 94% of cases, a diagnosis was provided in 53%, changes were recommended in therapy in 88%, additional testing was ordered in 41%, and outside referral was made in 24%.

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认知康复过程中的认知储备

先前的研究表明,在多发性硬化症(MS)患者中,正常功能连接的保留减轻了局灶性白质束中断和认知之间的关联,并与传统的认知储备代理相关。为了确定保留的功能连通性是否调节了多发性硬化症患者脑白质束中断和个体对恢复性认知康复反应之间的关系,研究人员招募了这类患者进行了12周的恢复性认知康复项目。参与者接受了康复前和康复后的神经心理学评估。总的来说,参与者在康复后的认知处理速度在统计上有显著提高。在考虑了年龄、性别、灰质体积、病程和t2病灶体积后,在包括以左半球楔前叶为中心的四对区域的局部网络白质束中断的模型中,治疗效果的预测得到了提高。

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由于AF由于AF的冲程抗凝趋势

关于心房颤动(AF)引起的缺血性中风的时机和抗凝剂选择的指南提供了不精确的建议。为了评估中风专家目前的观点,研究人员通过互联网问卷向所有美国经委员会认证的中风神经学家提交了描述不同严重程度的急性缺血性中风(AIS)患者和非瓣膜性阵发性心房颤动(AF)出血转化(HT)发生率的案例场景。在小于三分之一大脑中动脉(MCA)区域的小AIS患者中,只有24%的人说他们会在中风发作后48小时内开始抗凝,而80%的人在7天内抗凝。中风严重程度增加超过一半的MCA区域,只有29%选择在7天内抗凝,48%等待7-14天,23%延迟14天以上,一些人要求抗凝前进行稳定性成像。无症状HT对抗凝时间没有明显影响,但有症状HT的79%等待超过14天。直接口服抗凝药物(DOACs)是首选的抗凝策略(62%),出血风险低、可负担/成本和可获得特定逆转药物是最常见的原因(82%、55%和42%)。在抗凝不符合条件的患者中,57%的人首选阿司匹林。
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额颞叶痴呆与阿尔茨海默病的区别

事先研究表明,行为变体额发射态痴呆(BVFTD)患者可能对自我意识的情绪不成比例地受损,并且可以帮助将患者与阿尔茨海默病(AD)或健康对照(HCS)的疾病中的那些区分开疾病。对于一项研究,这些人群中的每一个人都管理了一个36项的止动性规模,其中包含了一个自我尴尬的情况和其他人尴尬物品。作为同情唤醒的衡量标准,参与者在2分钟的预先记录视频中观察自己的皮肤电导水平(SCL)的持续记录。为了在观看视频期间引出尴尬性,参与者意识到被密切地观看和评估它们的反应。患有痴呆症的患者也接受了(MRI分析了感兴趣的区域。与AD和HCS的患者相比,BVFTD的患者在2分钟的观察中具有明显较低的止散性和显着降低的皮肤电导水平(与基线相比)的变化。在皮肤电导水平变化和总和扶马率分数之间观察到弱相关性。

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用智能手表监测PD运动症状

数据表明,帕金森病(PD)运动表现随评估时间的不同而变化很大,与最后一次帕金森药物治疗有关。可穿戴设备可以在门诊外跟踪这些运动症状,为适当管理治疗和监测疾病进展提供有用的信息。为了验证这一假设,帕金森病患者在佩戴智能手表的同时,模拟日常行为,执行了一系列13项任务。训练有素的临床医生使用MDS-UPDRS第三部分评估评估了两臂震颤和运动迟缓,并对moto症状进行了评级。整个过程都是在服药和不服药时进行的。机器学习模型经过训练,可以根据智能手表的加速度测量数据预测每个任务的症状得分。另外两个模型被训练来预测第三部分的得分,根据运动任务的症状得分,无论是实际的还是预测的。评估实际和预测的第三部分得分之间的相关性。实际第三部分的子得分与来自临床医师任务得分的预测子得分和来自加速度测量-预测任务得分的预测子得分有中度相关。准确预测最重要的任务是粗细的上半身运动,尽管姿势任务也有贡献。