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World File Search System冠心病
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先天性心脏病（CHD）是由遗传和获得因素引起的最常见的先天缺陷。准确的产前诊断先天性心脏病（CHD）可以确保适当的分娩和产后治疗，但诊断率尚不清楚。PubMed，CNKI，Web of Science，Wanfang和VIP数据库被搜索在产前超声扫描期间调查CHD的出版物。包括严格筛查和诊断标准的原始研究。根据均匀性统计检验使用固定效应模型或随机效应模型。通过超声检查诊断出总共859例CHD病例，并通过诱导的劳动尸体检查或出生时确认1394例病例。分析的异质性为100％，使用产前超声诊断的冠心病诊断准确性为76％（95％CI：50.00％-102％）。仅使用超声检查的胎儿CHD筛查的诊断产量仍然不高，低于其他研究的总诊断产率。这表明需要结合不损害胎儿发育的其他监测方法。如果经济状况允许，建议使用不少于两种监测方法的冠心病诊断。（AFR J Reprod Health 2023; 27 [6]：33-40）。
先天性心脏病的生物年龄...- lirias
摘要：在过去的50年中，由于医学和手术治疗方面的显着进步，先天性心脏病（CHD）的年龄分布发生了重大变化。冠心病患者从未治愈，一生都面临着独特的挑战。在这篇综述中，我们讨论了不断增长的数据，这些数据表明该人群加速了衰老。患有冠心病的成年人更经常且年轻的年龄遇到与年龄相关的心血管并发症，例如心力衰竭，心律不齐和冠状动脉疾病。这些可能与原始的先天缺陷，纠正并发症或任何残留缺陷有关。此外，较少的，更少的是与年龄相关的并发症，例如肾功能障碍，肺部疾病，痴呆症，中风和癌症。这些并发症在年轻的年龄中的发生使得必须进一步绘制整个CHD范围内患者的衰老过程。我们回顾了潜在的可行标记，以确定生物年龄并提供当前数据的概述。我们提供了进一步检查衰老范式的未满足需要的证据，因为这强调了这个独特的，新老化的人口中更高的护理和随访需求。我们结束了探索改善寿命护理的潜在方法。
使用KNN算法方法的心脏病预测S. Ghouhar Taj和K. Kalaivani计算机科学与工程系Vels Institute
机器了解和基于记录的完全预测和诊断冠状动脉疾病的技术可能是一项非凡的医疗收益，但这是改进的主要意义。在许多国家 /地区，可能缺乏心血管专业人员，并且可以通过对虚拟患者信息的医疗决策分析来建立正确且强大的早期心脏预测来解决大量误诊的实例。这是针对目的，以挑选出过多的跨性能设备，以了解用于此类诊断目的的变体。已经使用了几种使用小工具到知识的算法，这些算法可能与预测心脏病的准确性和准确性相比。每个细节的重要性得分限制为除MLP和KNN以外使用的所有算法。所有元素都是完全基于成本点来计算的，以找到提供高危险冠心病预后的人。外观发现，使用Kaggle的3段心脏数据库，基于Pro-K（KNN），选择树（DT）和随机森林（RF）RF技术算法完成了97-2％的精度和97.2％的敏感性。因此，我们观察到，可以使用一组规则的易于监督的机器可以使用最佳的准确性和最令人满意的用途来使冠心病的猜想。关键字：MLP，KNN，选择树，随机森林，心脏数据库。
一种基于学习的深度学习方法，用于带有超声心动图中七个标准视图的小儿先天性心脏病检测
临床数据汇总和计算资源的演变的抽象背景，基于人工智能的方法已成为促进临床诊断的可能性。对于先天性心脏病（CHD）检测，最近基于深度学习的方法倾向于以很少的观点甚至单一的视图来实现分类。由于CHD的复杂性，深度学习模型的输入图像应涵盖心脏的尽可能多的解剖结构，以增强算法的准确性和鲁棒性。在本文中，我们首先提出了一种基于七种冠心病分类视图的深度学习方法，然后用临床数据对其进行验证，其结果表明了我们方法的竞争力。方法总共选择了1411名儿童医院医院医学院的儿童，并获得了超声心动图视频。然后，从每个视频中选择了七个标准视图，这些视图用作深度学习模型的输入，以在训练，验证和测试后获得最终结果。导致测试集，当输入合理类型的图像类型时，曲线下的面积（AUC）值可能达到0.91，精度可能达到92.3％。在实验过程中，剪切转化被用作干扰我们方法的感染抗性。只要输入适当的数据，即使应用人工干扰，上述实验结果也不会显然波动。结论这些结果表明，基于七个标准超声心动图视图的深度学习模型可以有效地检测儿童中的冠心病，并且这种方法在实际应用中具有相当大的价值。
遗传学和病理生理学的 -
越来越多的证据表明，先天性心脏病（CHD）的儿童在以后的生活中患有自闭症谱系障碍（ASD）的风险更大。本综述旨在总结这两种情况下的遗传学和病理生理学。进行了PubMed搜索，以确定探索ASD和CHD合并症的相关研究。可以通过有助于遗传风险的常见和稀有变体的影响来解释ASD和CHD的合并症。染色质重塑基因中的从头突变，以及在子宫内脑和心脏发展中的常见遗传基因座，可以导致ASD和CHD的同时出现。此外，还有几种综合症ASD和并发性冠心病呈现的情况。伴有冠心病的胎儿可能具有异常的血液动力学变化和子宫内脑循环的改变，从而导致大脑发育受损，并增加了ASD的风险。在患有CHD婴儿的MRI研究中观察到的异常脑发育或脑损伤也可能导致ASD的风险。 患有CHD的儿童应进行定期的神经发育评估，以筛选ASD症状以进行早期诊断和干预。在患有CHD婴儿的MRI研究中观察到的异常脑发育或脑损伤也可能导致ASD的风险。患有CHD的儿童应进行定期的神经发育评估，以筛选ASD症状以进行早期诊断和干预。
PCCS QI程序
*有关其他CVD风险因素，请参考QRisk3。AF，房颤； BP，血压； CKD，慢性肾脏疾病； CVD，心血管疾病； NHS，国家卫生服务部。1。英国心脏基金会。高胆固醇 - 症状，原因和水平。 可用：https：//www.bhf.org.uk/informationsupport/risk-factors/high-cholesterol。 2023年7月访问； 2。 nhs。 NHS健康检查。 可用：https：//www.nhs.uk/conditions/nhs-health-check/。 2023年7月访问； 3。 Clinrisk。 欢迎来到QRisk®3-2018风险计算器。 可用：https：//qrisk.org/。 2023年7月访问； 4。 英国心脏基金会。 发病率和患病率 - 合并症 - 冠心病。 可在以下网址提供：https：//www.bhf.org.uk/what-we-do/our-research/heart-and-circulatory-diseases-in-numbers/comorbidities-coronary heart-disease。 2023年7月访问； 5。 nhs。 心血管疾病。 可在以下网址提供：https：//www.nhs.uk/conditions/cardiovascular-disease/#:~: text=high%20blood%20pressure%20（hypertension fastermention fastermented）; 2023年7月访问。高胆固醇 - 症状，原因和水平。可用：https：//www.bhf.org.uk/informationsupport/risk-factors/high-cholesterol。2023年7月访问； 2。nhs。NHS健康检查。 可用：https：//www.nhs.uk/conditions/nhs-health-check/。 2023年7月访问； 3。 Clinrisk。 欢迎来到QRisk®3-2018风险计算器。 可用：https：//qrisk.org/。 2023年7月访问； 4。 英国心脏基金会。 发病率和患病率 - 合并症 - 冠心病。 可在以下网址提供：https：//www.bhf.org.uk/what-we-do/our-research/heart-and-circulatory-diseases-in-numbers/comorbidities-coronary heart-disease。 2023年7月访问； 5。 nhs。 心血管疾病。 可在以下网址提供：https：//www.nhs.uk/conditions/cardiovascular-disease/#:~: text=high%20blood%20pressure%20（hypertension fastermention fastermented）; 2023年7月访问。NHS健康检查。可用：https：//www.nhs.uk/conditions/nhs-health-check/。2023年7月访问； 3。Clinrisk。欢迎来到QRisk®3-2018风险计算器。可用：https：//qrisk.org/。2023年7月访问； 4。英国心脏基金会。发病率和患病率 - 合并症 - 冠心病。可在以下网址提供：https：//www.bhf.org.uk/what-we-do/our-research/heart-and-circulatory-diseases-in-numbers/comorbidities-coronary heart-disease。2023年7月访问； 5。nhs。心血管疾病。可在以下网址提供：https：//www.nhs.uk/conditions/cardiovascular-disease/#:~: text=high%20blood%20pressure%20（hypertension fastermention fastermented）;2023年7月访问。
先天性心脏病的胎儿脑发育
神经发育障碍是整个生命周期中复杂先天性心脏病（CHD）患者中最常见的心脏外发病。在该领域的强大临床研究揭示了几种心脏，医学和社会因素，这些因素可以在CHD的背景下导致神经发育结果。使用大脑磁共振成像（MRI）的研究对鉴定该患者人群的大脑结构和成熟度的定量和定性差异有助于。具有复杂冠心病的完整新生儿具有异常的微观结构和代谢脑发育，其模式与大约34至36周妊娠的早产儿中相似的模式。随着胎儿脑MRI的出现，这些脑部异常在开始于子宫内，早在三个月就开始记录在子宫内。重要的是，现在众所周知，子宫内的大脑发育与儿童早期的神经发育结果独立相关，这使得产前时期成为潜在干预措施的重要时间。胎儿脑MRI的进展为未来神经保护临床试验提供了强大的成像工具。胎儿脑发育异常的原因是多因素，包括心血管生理学，遗传异常，胎盘损伤以及其他环境和社会因素。本综述概述了当前关于脑发育的知识，即冠心病，常见的产前成像工具，以评估CHD中发育中的胎儿大脑以及已知的危险因素，导致大脑不成熟。
Djeneba Audrey Djibo，PhD，Jonathan Deshazo，PhD，MPH，Aparna Srikanti，MSC，Cheryl N McMahill-Walraven，PhD，MSW
背景肥胖是一种长期疾病，源于几种生物学（遗传学，荷尔蒙），社会经济和结构因素。肥胖还导致高血压（HT），2型糖尿病（T2D），血脂异常，中风，冠心病，痛风，痛风，非酒精性脂肪肝病和各种癌症的发展。最近，最初用于T2D管理的葡萄糖葡萄糖样肽1（GLP-1）激动剂已得到没有糖尿病患者的肥胖/体重减轻应用调节剂的批准。这些GLP-1激动剂的新应用将显着影响包括手术选择在内的肥胖干预措施的景观。
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]