腦中風治療的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

強效圖解!腦中風神救援(醫師解說影音版)：神經外科權威醫師教你認識、預防、治療中風

為了解決腦中風治療的問題，作者崔源生 這樣論述：

近十年，腦中風位居十大死因2～4名， 不僅奪走無數人生命，也會造成失能的可能。 但你知道腦中風可以預防嗎？ 只要把握黃金治療三小時，熟記口訣BE-FAST， 從此遠離腦中風！    　　輕鬆一掃QRcode，案例、時事、醫師訪問影片隨掃隨看 　　手機或平板電腦掃描內頁QR code，即可觀看相關手術、病況真實案例和新聞時事，讓你跟上最新資訊。還有醫師親自告訴你腦中風大小事，解答對於腦中風的種種問題，讓你快速搞懂、學習到腦中風的辨識與預防，保持健康長長久久。   　　血管健康自評表，時時關注自己，預防腦中風高風險 　　腦中風可以預防！只要時時刻刻關注自己，從生活習慣以及身體狀況細節中找到蛛絲

馬跡，就能快快預防，遠離腦中風。書中收錄血管健康自評表，讓你能夠自我檢測，若是高風險族群，就要小心應對，仔細防範！   　　大量圖解超好懂，血管問題不求人，當自己的醫師 　　每次看醫生，短短的問診時間無法徹底了解原因，對病況一知半解。不用擔心，全書附有大量圖解，一目了然看懂血管問題、認識腦中風是什麼，讓自己為自己的健康把關吧！   　　最新治療方法大公開，擺脫腦中風，治療快易通 　　醫學發展日新月異，研發出新的治療方法，腦中風患者復原的機會就越大！書中包含新穎的治療方式及真實案例，讓你完全了解各種治療方法的優缺點。同時破解錯誤迷思，不再吸收錯誤醫療觀念。

腦中風治療進入發燒排行的影片

行動裝置教育方案於腦中風患者之成效

為了解決腦中風治療的問題，作者余秋菊 這樣論述：

背景與目的：衛生福利部統計2019年腦血管疾病是造成臺灣地區民眾十大死因的第4名，腦中風發生的6個月內有超過25%的病患導致嚴重失能，慢性疾病皆是腦中風的致病危險因子，針對這些疾病的治療及控制是可降低腦中風的發生率，故需長時間監控及配合慢性疾病藥物治療，改變飲食習慣及建立良好的健康生活型態，提供病患出院返家後疾病相關知識。護理人員扮演著教育者的角色，傳統護理指導大部份給予紙本單張及口頭教育，然而現今資訊科技的進步及行動網路3C產品的普及化，可提供即時、個別化，是目前臨床照護上最即時及有效率的方式。因此，本研究探討行動裝置教育方案於腦中風病患提升自我照顧知識、自我效能及避免憂鬱之成效。研究方法

：本研究在臺灣北部某醫學中心之神經內科病房及老年醫學病房進行收案，採兩組前、後測，隨機、單盲之實驗性研究設計，收案82位，包括實驗組40位(行動裝置教育方案)及控制組42位(常規護理)，分別於住院48小時內進行前測及介入，出院前24小時進行後測之施測。研究問卷包含腦中風自我照顧知識量表(Stroke Self-Care Knowledge)、腦中風自我效能量表(Stroke Self-Efficacy Questionnaire, SSEQ)、貝克憂鬱量表(Beck Depression Inventory, BDI)、健康指導內容滿意度之視覺類比量表(Visual Analogue Scal

e, VAS )，以套裝統計軟體SPSS 20.0版進行統計分析，進行描述性統計及推論性統計。描述性統計以次數分配、百分比、平均數、標準差、最大值及最小值呈現研究對象之人口學資料及疾病特徵；推論性統計以獨立樣本t檢定、卡方比較兩組在人口學基本屬性、疾病特徵、腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能、憂鬱及介入措施滿意度之差異，運用廣義估計方程式(generalized estimating equation, GEE)檢定兩組之前、後測腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能及憂鬱改善成效，再以獨立樣本t檢定統計比較兩組介入措施滿意度之差異。研究結果：本研究之研究對象為老年、男性、已婚、退休、高中職、佛道

教為主，共病指數(Charlson Comorbidity Index, CCI)平均值為2.28，過去病史以高血壓為主、其次為糖尿病。行動裝置教育方案介入後兩組腦中風自我照顧知識於組別主效果( β = 6.88, SE = .78, p < .001)、時間主效果( β = -6.15, SE = .71, p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.93, SE = .89, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；腦中風自我效能(SSEQ)於組別主效果( β = 16.80, SE = 2.46, p < .001)、時間主效果( β = -33.66, SE = 2.78,

p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.46, SE = 4.02, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；憂鬱(BDI)改善成效於組別主效果( β = -7.29, SE = 1.50, p < .001)、時間主效果( β = 8.37, SE = 1.77, p < .001)、組別與時間交互作用( β= 5.28, SE = 2.09, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；以獨立樣本t檢定統計方式比較實驗組(行動裝置教育方案)與控制組(常規護理)的介入措施滿意度，呈統計學上顯著差異( p < .05)，即表示此行動裝置教育方案介入措施的滿意度比常規護理有明顯成

效。結論：本研究結果證實透過行動裝置教育方案於腦中風患者，可以有效提升腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能程度成改善憂鬱程度，行動裝置教育方案較傳統口頭健康指導有較高的介入滿意度。臨床與實務應用：在實證依據基礎下，使用行動裝置教育方案於腦中風患者之成效更較傳統口頭健康指導成效佳，且具有統計學上顯著差異。因應3C化數位時代來臨，手機及網路使用普及化，希望能藉由腦中風行動裝置教育方案方便性、健康指導內容生動性，且有具個別性的優點，能促進提升臨床護理人員在病患住院期間提供返家後健康指導內容，更能減少的時間人力成本。對於需要長期復健治療之腦中風患者更能提供持續性的照護內容，藉由操作行動裝置教育方案過程，

更可以促進患者與家人之間的親情互動，值得在臨床上推廣。

醫療與法律案例研究

為了解決腦中風治療的問題，作者 這樣論述：

　　本書是由參與中華民國律師公會全國聯合會、中國醫藥大學、中國醫藥大學附設醫院、臺中、彰化、南投律師公會聯合舉辦之「醫療法律課程培訓計畫——醫療爭論與案例專題學分班」的律師學員，就各醫師、醫事人員、教授等之授課主題，挑選經典醫療糾紛實務案例，進行醫療與法律的深入研析，並經過與專業醫師討論後，完稿並集結成冊，是律師界與醫療界對話、合作的著作。 　　內容共分為三部分，「民事篇」共五篇、「刑事篇」共四篇、「法條適用篇」共兩篇，各篇文章探討該科別常見之疾病、診斷工具、常規治療等，再深入剖析選定實務案例中，涉及之醫療爭議以及法律適用問題。期盼以此書，搭起律師界與醫學界合作之橋樑，共

創醫、病、法三贏的和諧環境。 聯合推薦 　　法務部部長 蔡清祥 　　中華民國律師公會全國聯合會理事長 林瑞成 　　中華民國律師公會全國聯合會律師學院院長 李慶松 　　中國醫藥大學附設醫院院長 周德陽 　　中國醫藥大學主任秘書兼人文科技學院院長 陳悅生  

應用人工智慧於中風患者罹患慢性腎病之風險評估研究

為了解決腦中風治療的問題，作者陳威霖 這樣論述：

隨著科技的進步帶動醫療水準提升，台灣社會人口結構呈現高齡化，高齡人口之眾多死亡原因當中，除慢性病為主要風險因子之一以外;各項疾病中，中風以及慢性腎病這兩項疾病對高齡長者健康影響尤為嚴重; 而中風與慢性腎病的盛行也將對未來台灣醫療體系構成一大隱憂;因此中風與慢性腎病的提前預防與積極治療是目前流行病學研究需審視的一項重大公衛課題。過往雖有研究著墨於中風以及慢性腎病之併發因果關係，卻鮮少有研究運用機器學習方法來建構預測與評估模型。因此，本研究欲嘗試填補這一研究缺口。 以國內某醫療機構資料庫為本研究數據，篩選出罹患中風之病患，以粒子群演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、交叉熵演算法、分別計算

出各疾病風險因子的權重值，演算法求得之權重值將個別結合倒傳遞類神經 網路與支援向量機建構風險預測模型;個別結合案例式推理技術建構風險評估系統，並設計疾病評估介面，方便使用者進行併發症的風險評估。提出之模型將預測或評估中風病患是否在未來有伴隨慢性腎病的風險。 各預測模型經 K 疊交互驗證結合網格搜索法進行參數調校後，模型效能皆有83%以上的分類準確度，ROC 曲線下面積皆為0.86以上。經傅立曼檢定發現，預測模型之間在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆存在顯著效能差異，因此各模型進一步使用成對樣本T檢定預測模型之個別優劣性。檢定結果發現，在ROC曲線下面積衡量基礎下，以交叉

熵結合倒傳遞類神經網路最為優異，ROC曲線下面積達0.9514;在分類準確度衡量基礎下，交叉熵個別結合倒傳遞類神經網路與支援向量機之模型表現同等優異，皆有約92.5%的準確度。評估系統經K疊交互驗證評估其效能，各模型皆有90%以上分類準確度，ROC曲線下面積皆有0.9以上。經傅立曼檢定發現，評估系統在導入上述三類演算法權重值下，在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆不存在顯著效能差異;因此，皆適合作為評估系統之權重運算，本研究可提供相關醫療機構做為預測評估之參考依據。