IMPORTANCEAlthough the benefit of reducing blood pressure for primary and secondary prevention of stroke has been established, the effect of antihypertensive treatment in patients with acute ischemic stroke is uncertain.OBJECTIVE To evaluate whether immediate blood pressure reduction in patients with acute ischemic stroke would reduce death and major disability at 14 days or hospital discharge.DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS The China Antihypertensive Trial in Acute Ischemic Stroke, a single-blind, blinded end-points randomized clinical trial, conducted among 4071 patients with nonthrombolysed ischemic stroke within 48 hours of onset and elevated systolic blood pressure.Patients were recruited from 26 hospitals across China between August 2009 and May 2013.INTERVENTIONS Patients (n = 2038) were randomly assigned to receive antihypertensive treatment (aimed at lowering systolic blood pressure by 10% to 25% within the first 24 hours after randomization, achieving blood pressure less than 140/90 mm Hg within 7 days, and maintaining this level during hospitalization) or to discontinue all antihypertensive medications (control) during hospitalization (n = 2033).MAIN OUTCOMES AND MEASURES Primary outcome was a combination of death and major disability (modified Rankin Scale score Ն3) at 14 days or hospital discharge. RESULTSMean systolic blood pressure was reduced from 166.7 mm Hg to 144.7 mm Hg (-12.7%)within 24 hours in the antihypertensive treatment group and from 165.6 mm Hg to 152.9 mm Hg (-7.2%) in the control group within 24 hours after randomization (difference, -5.5% [95% CI, -4.9 to -6.1%]; absolute difference, -9.1 mm Hg [95% CI, -10.2 to -8.1]; P < .001).Mean systolic blood pressure was 137.3 mm Hg in the antihypertensive treatment group and 146.5 mm Hg in the control group at day 7 after randomization (difference, -9.3 mm Hg [95% CI, -10.1 to -8.4]; P < .001).The primary outcome did not differ between treatment groups (683 events [antihypertensive treatment] vs 681 events [control]; odds ratio, 1.00 [95% CI, 0.88 to 1.14]; P = .98)at 14 days or hospital discharge.The secondary composite outcome of death and major disability at 3-month posttreatment follow-up did not differ between treatment groups (500 events [antihypertensive treatment] vs 502 events [control]; odds ratio, 0.99 [95% CI, 0.86 to 1.15]; P = .93).CONCLUSION AND RELEVANCE Among patients with acute ischemic stroke, blood pressure reduction with antihypertensive medications, compared with the absence of hypertensive medication, did not reduce the likelihood of death and major disability at 14 days or hospital discharge.

Net Primary Productivity (NPP) is a critical metric for assessing terrestrial carbon sequestration and ecosystem health. While advancements in NPP modeling have enabled estimation at various scales, hidden anomalies within NPP time series necessitate further investigation to understand the driving forces. This study focuses on Shandong Province, China, generating a high-resolution (250 m) monthly NPP product for 2000–2019 using the Carnegie–Ames–Stanford Approach (CASA) model, integrated with satellite remote sensing and ground observations. We employed the Seasonal Mann–Kendall (SMK) Test and the Breaks For Additive Season and Trend (BFAST) algorithm to differentiate between gradual declines and abrupt losses, respectively. Beyond analyzing land use and land cover (LULC) transitions, we utilized Random Forest models to elucidate the influence of environmental factors on NPP changes. The findings revealed a significant overall increase in annual NPP across the study area, with a moderate average of 503.45 gC/(m2·a) during 2000–2019. Although 69.67% of the total area displayed a substantial monotonic increase, 3.89% of the area experienced abrupt NPP losses, and 8.43% exhibited gradual declines. Our analysis identified LULC transitions, primarily driven by urban expansion, as being responsible for 55% of the abrupt loss areas and 33% of the gradual decline areas. Random Forest models effectively explained the remaining areas, revealing that the magnitude of abrupt losses and the intensity of gradual declines were driven by a complex interplay of factors. These factors varied across vegetation types and change types, with explanatory variables related to vegetation status and climatic factors—particularly precipitation—having the most prominent influence on NPP changes. The study suggests that intensified land use and extreme climatic events have led to NPP diminishment in Shandong Province. Nevertheless, the prominent positive vegetation growth trends observed in some areas highlight the potential for NPP enhancement and carbon sequestration through targeted management strategies.

Inland aquaculture ponds, as an important land use type, have brought great economic benefits to local people but at the same time have caused many environmental problems threatening regional ecology security. Therefore, understanding the spatiotemporal pattern of aquaculture ponds and its potential influence on water quality is vital for the sustainable development of inland lakes. In this study, based on Landsat5/8 images, three types of land features, namely spectral features, index features, and texture features, and five machine learning algorithms, namely random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), artificial neural network (ANN), k-nearest neighbor (KNN), and Gaussian naive Bayes (GNB), were combined to identify aquaculture ponds and some other primary land use types around a typical inland lake of China. The results demonstrated that the XGBoost algorithm that integrated the three features performed the best among all groups of the five machine learning algorithms and the three features, with an overall accuracy of up to 96.15%. In particular, the texture features provided additional useful information besides the spectral features to allow more accurately separation of aquaculture ponds from other land use types and thus improve the land use mapping ability in complex inland lakes. Next, this study examined the tendency of aquaculture ponds and found a segmented increase mode, namely sharp increase during 1984–2003 and then slow elevation since 2003. Further positive correlation detected between the area of aquaculture ponds and the phytoplankton population dynamics suggest a likely influence of aquaculture activity on the lake water quality. This study provides an important scientific basis for the sustainable management and ecological protection of inland lakes.

Airborne trace elements (TEs) present in atmospheric fine particulate matter (PM2.5) exert notable threats to human health and ecosystems. To explore the impact of meteorological conditions on shaping the pollution characteristics of TEs and the associated health risks, we quantified the variations in pollution characteristics and health risks of TEs due to meteorological impacts using weather normalization and health risk assessment models, and analyzed the source-specific contributions and potential sources of primary TEs affecting health risks using source apportionment approaches at four sites in Shandong Province from September to December 2021. Our results indicated that TEs experience dual effects from meteorological conditions, with a tendency towards higher TE concentrations and related health risks during polluted period, while the opposite occurred during clean period. The total non-carcinogenic and carcinogenic risks of TEs during polluted period increased approximately by factors of 0.53–1.74 and 0.44–1.92, respectively. Selenium (Se), manganese (Mn), and lead (Pb) were found to be the most meteorologically influenced TEs, while chromium (Cr) and manganese (Mn) were identified as the dominant TEs posing health risks. Enhanced emissions of multiple sources for Cr and Mn were found during polluted period. Depending on specific wind speeds, industrialized and urbanized centers, as well as nearby road dusts, could be key sources for TEs. This study suggested that attentions should be paid to not only the TEs from primary emissions but also the meteorology impact on TEs especially during pollution episodes to reduce health risks in the future.

Heatwaves have substantial but poorly quantified impacts on surface ozone photochemical regimes. As heatwaves of increasing severity occur, communities face more serious exposure to ozone, necessitating a more comprehensive understanding of the impact of heatwaves on the nonlinear response of ozone to its precursors for guiding policies in emission reductions. Here we estimate the spatiotemporal evolution of global ozone chemistry based on machine learning and in situ observations and show that emission changes and heatwaves alter ozone photochemical regimes, leading to diverse ozone changes across regions. Sustained emission reductions in East Asia decreased the ozone formation sensitivity to formaldehyde (HCHO) and fine particulate matter (PM

Neuropeptide Y (NPY) has been reported to be involved in the pathophysiology of several cardiovascular disease processes and might contribute to the incidence of stroke, but the prognostic utility of circulating NPY after acute ischaemic stroke is unclear. This study aimed to prospectively examine the association between plasma NPY levels and adverse clinical outcomes after acute ischaemic stroke.