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大血管阻塞引起的中風是全球健康的重要議題,造成高殘疾和死亡率。近期血管內治療的進展有效地打通阻塞動脈,降低患者的殘疾和死亡風險。治療標準已擴大,允許在症狀超過六小時後介入,並可用簡單影像技術治療特定患者。然而,對於哪些大型缺血性梗塞患者最能受益於此治療,仍有許多未知數。隨著再灌注技術的發展,對開發細胞保護藥物的興趣也在增加,目的是改善患者預後。 PubMed DOI


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中國研究指出,中風患者使用tenecteplase治療後,4.5至24小時內能減少殘疾情況。經過90天,接受此治療的患者有更多只有輕微殘疾。而死亡率和顱內出血風險在兩組間相似。結果顯示tenecteplase對中風患者有潛在益處。 PubMed DOI

這篇論文回顧了人工智慧(AI)在缺血性中風影像學的進展,強調其在自動分割梗塞區域、大血管阻塞檢測及預測中風結果的應用。研究指出,機器學習(ML)和深度學習(DL)能提升診斷準確性,但仍面臨數據不足、模型可解釋性差及需即時更新等挑戰。此外,論文探討了大型語言模型的潛力,並強調建立大型公共數據庫的重要性。總之,儘管AI在缺血性中風管理上有潛力,但克服技術與實際挑戰對於臨床應用至關重要。 PubMed DOI

這項研究評估了中風後24小時內,透過非對比CT掃描識別的大面積梗塞患者進行血栓切除術的效果。試驗在47個中風中心進行,涉及300名患者,結果顯示血栓切除組的功能改善得分略高於對照組,但差異不具統計意義。兩組的死亡率相似,且血栓切除組的不良事件較多。總體來看,血栓切除術在此情況下未顯示明顯的功能改善,仍需進一步研究以探討其潛在好處。 PubMed DOI

這項研究評估急性缺血性中風患者中,使用氣球導管與傳統導管進行血栓切除的效果與安全性。研究在中國28家醫院進行,329名患者參與,主要觀察90天的功能恢復。結果顯示,氣球導管組的功能恢復較差,90天的改良Rankin量表(mRS)分數較傳統組低,且全因死亡率也較高(24%對16%)。這些結果顯示氣球導管可能不如傳統導管有效,需進一步研究確認。該試驗已在ClinicalTrials.gov註冊並因安全問題終止。 PubMed DOI

VERITAS研究進行了一項系統性回顧,評估椎基底動脈阻塞患者接受血管內治療的安全性與有效性。分析了988名患者的數據,結果顯示接受血管內治療的患者在90天內達到良好功能狀態的比例較高(45%對比30%),且功能獨立性也顯著提升(35%對比21%)。此外,血管內治療與降低整體殘疾和死亡率有關(36%對比45%),但症狀性顱內出血風險較高(5%對比<1%)。研究支持中度至重度患者使用此治療,輕度患者的益處尚不明確。 PubMed DOI

這項研究探討血管內治療(EVT)對中風的效果,與最佳醫療治療進行比較。543名主要是年長的參與者被隨機分配接受EVT加最佳醫療或僅最佳醫療。結果顯示,90天的殘疾程度在兩組間無顯著差異,勝算比為0.90,顯示EVT未提供額外好處。死亡率和顱內出血發生率也相似。總結來說,對於中等或遠端血管阻塞的患者,EVT在殘疾或死亡率上並無優於僅接受最佳醫療治療。 PubMed DOI

一項多中心隨機試驗調查內血管血栓切除術(EVT)對中型血管阻塞急性缺血性中風患者的療效,共530名患者參與,分為EVT組(255名)和常規護理組(275名)。結果顯示,90天時EVT組有41.6%患者達到良好結果,常規護理組為43.1%,差異不顯著(P = 0.61)。此外,EVT組的死亡率(13.3%)和顱內出血率(5.4%)均高於常規護理組(8.4%和2.2%)。總結來說,EVT對中型血管阻塞患者的療效不如常規護理。 PubMed DOI

這項研究回顧了深度學習在成人急性缺血性中風影像學的應用,強調其在臨床決策中的潛力。研究分析了2016年至2024年間的文獻,發現大多數研究集中於中風病灶分割,其次是分類和預後預測。儘管深度學習已取得進展,但仍面臨標準化協議和數據集不足等挑戰。研究指出,公共數據集對AI模型開發至關重要,並強調AI在中風管理中的變革潛力及未來改進方向。 PubMed DOI

AI 正在加速中風治療流程,提升篩選病人的精準度,也讓更多人能及時接受進階治療。不過,目前還有資料偏誤、透明度不足和驗證有限等問題待解決。未來需加強資料共享、發展可解釋系統、完善法規並持續臨床試驗,才能確保病人獲得安全又公平的治療。 PubMed DOI

對於大血管阻塞型急性缺血性中風患者,若在4.5小時內先打tenecteplase再做取栓,90天後能獨立生活的機率比只做取栓高(52.9%比44.1%),且出血和死亡率差不多。也就是說,取栓前加tenecteplase有小幅提升效果,安全性也沒明顯增加風險。 PubMed DOI