新型 SARS-CoV-2 于 2019 年出现,全球 COVID-19 大流行将持续到 2022 年。已知一部分患者在从 COVID-19 急性感染中完全康复后会出现慢性、使人衰弱的症状。有多个术语被用来描述这一系列症状,包括长期 COVID、长期 COVID 和 SARS-CoV-2 综合征急性后遗症 (PASC)。PASC 被广义地定义为感染后至少四周出现的一系列新症状、复发症状或持续症状。这些患者中,有十分之一在急性 COVID-19 感染后被送往急诊室,但由于对 PASC 的潜在病理生理学尚不清楚,因此他们的症状无法得到充分控制。在 PASC 患者中,体位性直立性心动过速综合征 (POTS) 的认识度越来越高。 POTS 是最常见的自主神经功能障碍之一,其定义为在没有直立性低血压或其他心肺疾病的情况下,在主动站立或直立倾斜试验期间出现持续性直立性心动过速。由于 POTS 是一种可治疗的疾病,因此在 PASC 患者中识别 POTS 非常重要。本文,我们回顾了目前关于 POTS 和 PASC 中自主神经功能障碍的文献,以便更好地了解这些病理之间的重叠和区别。
结构性心脏病的经导管疗法继续以快速的速度增长,超声心动图是用于支持此类程序的主要成像方式。经食管超声心动图指导结构性心脏病程序必须由高技能的超声心动图学家进行,他们可以实时提供快速,准确和高质量的图像获取和解释。需要培训标准以确保介入的超声心动图学家具有执行这项复杂任务的必要专业知识。本文档提供了有关心脏病学和麻醉学培训培训的所有关键方面的指导,并计划专门研究介入超声心动图。除了每种特定的反导管程序的能力外,还审查了所有经导管疗法共有的核心组合。核心原则是,介入的超声心动图训练或实现的程序量的长度不如在知识,技能和沟通的里程碑领域内的程序特定能力的演示。(J Am Soc Echocardiogr 2023; 36:350-65。)
摘要:心率变异性(HRV)是反映自主神经系统活性的连续心跳之间间隔的生理变化。传统上根据心电图(ECG信号)评估了此参数。地震心动图(SCG)和/或陀螺仪(GCG)用于监测心脏机械活动;因此,它们可以同时使用HRV分析和瓣膜心脏病(VHD)的评估。这项研究的目的是比较健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者中的时间域,频域和非线性HRV指数,从心电图,地震心动图(SCG信号)和陀螺仪信号(GCG信号)获得。对时间域,频域和非线性心率变异性的分析是对来自29位健康男性志愿者注册的心电图和害经心电图进行了分析,并在美国纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心(美国,美国纽约市)注册了30名瓣膜心脏病患者。HRV分析的结果表明,尽管VHD对SCG和GCG波形的影响影响,但与ECG,SCG和GCG信号计算出的HRV指数有很强的线性相关性,并证明了HRV分析的可行性和可靠性。
o 患有代谢性疾病的 COVID-19 患者的肺部恢复情况 此处 o 2022 年北京的 SARS-CoV-2 变体 此处和评论 此处 o Omicron BA.2.75.2、BA.4.6 和 BQ.1.1 对中和抗体的耐药性 此处 o 怀孕期间的母体 mRNA 疫苗接种和婴儿的 Delta 或 Omicron 感染或住院情况 此处和相关社论 此处 o 5 岁以下儿童接种 Comirnaty(辉瑞)疫苗 此处 o 维生素 D3 和硫醇状态与 COVID-19 结果之间的关联 此处 o 在科罗拉多州,尼玛瑞韦-利托那韦对抗 Omicron 变体(包括 BA.4 和 BA.5)的实际应用 此处相关评论 此处 o 服用口服抗病毒药物的住院 COVID-19 患者的病毒负担反弹 此处和此处 o 塞尔维亚儿童 SARS-CoV-2 再感染的发生率、风险和严重程度 此处 o 鉴定此处显示瑞德西韦给药后心动过缓的发生率 o 6 个月时 COVID-19 住院患者的症状、残疾和财务轨迹 o COVID-19 限制期间患者安全和临终时医院就诊情况 o 洛杉矶的“检测治疗”护理服务模式 o 自接种疫苗以来,12 岁儿童的 COVID-19 发病率和死亡率 • 评论:
PV流; VTIR,反向光伏流量的速度时间积分。A N.A.不适用。b型A:心室收缩期和早期舒张期间的连续向前流动在心房收缩期间通常有限的A波反转。c型B:心室收缩期和早期舒张期间的连续向前流,A波逆转增加。d型C:以最小或没有早期心室舒张期流动为单位。e HLHS分类,严重计划:HLHS不需要紧急的产后治疗 - 新生儿出生的状况良好,只需要前列腺素E1 IV输注,并且可以为计划的心脏手术的第一阶段做好准备;除前列腺素E1 IV输注外,HLHS严重的HLHS还需要在导管实验室(Cath Lab)中进行紧急治疗(前24小时);最严重的HLHS,HLHS在产后寿命的第一分钟内是氰基的,对IV Prostaglandin E1输液没有反应,并且是
心脏点的超声超声有可能改善患者护理,但其对儿童的应用会考虑成人人群的解剖学和生理差异,以及表现的相应技术方面。本文档是美国超声心动图学会工作组的产物,由小儿心脏病学,小儿重症监护医学,儿科敏感医学,小儿麻醉学等代表组成,并组成了其他人,以提供专家指导。这个多元化的群体旨在确定跨学科的共同考虑,以指导适应症的演变,并确定在儿童心脏点的超声波超声波实践中所必需的共同要求和基础设施。提出的建议旨在通过确定有关(1)指示,(2)成像建议,(3)培训和计算评估的关键考虑来确定((2)成像建议,以及(4)质量保证,与儿科超声心动图实验室之间的合作以及与儿科超声心动图实验室之间的合作。
胸外按压是心肺复苏 (CPR) 期间促进全身循环的主要手段。最佳胸外按压可使心脏骤停患者获得良好的复苏效果。尽管最近的 CPR 指南建议使用实时反馈设备来在复苏期间维持高质量的 CPR,但它很少与良好的复苏效果相关[1-3]。原因之一可能是未监测胸外按压的位置。先前基于胸部计算机断层扫描的研究还发现,目前建议的胸外按压位置太高,无法有效压迫左心室 (LV) [4,5]。经食道超声心动图 (TEE) 被认为是一种很好的方法,可用于识别心脏骤停的可纠正原因以及监测 CPR 质量和位置[6-8]。它还可以在复苏期间不中断胸外按压的情况下识别受外胸按压的心脏结构[9]。因此,我们可以从心脏骤停患者 TEE 图像中评估胸外按压的准确位置和外部胸外按压产生的收缩功能。这可能验证 CPR 期间促进左心室收缩功能的最佳胸外按压方法[10-12]。分割左心室对于确定胸外按压的位置和获得心脏功能定量评估指标(如舒张末期容积、收缩末期容积、面积和射血分数)是必不可少的。人们进行了许多尝试来分割左心室。Noble 等[13]基于轮廓跟踪方法,采用了基于卡尔曼滤波器的心外膜和心内膜边界跟踪系统。Bosch 等[14]将边界检测的主动外观模型改进为主动外观运动模型,可实现全自动、强大且连续的左心室检测。大多数心脏图像,如超声波图像和核磁共振成像(MRI),都有模糊的边界和严重的噪声;因此,分析这些图像需要时间,而且结果可能因人而异。人工神经网络已被提出,因为它们提供了很高的分析精度,并使医学图像的泛化成为可能[15,16]。Smistad 等人[17]建议使用 U-Net [18] 的深度卷积神经网络进行 LV 分割模型,它由一个编码器-解码器组成,在生物医学图像中显示出鲁棒的分割模型。然而,U-Net 并没有考虑所有语义特征在解码过程中的贡献。因此,Moradi 等人[19]开发了一种改进的 U-Net,称为多特征金字塔 U-Net,其中通过在 U-Net 解码器路径的所有级别上链接特征图来补充特征。然而,现有的方法有一个局限性,即它们无法识别阴影和 LV 之间的模糊边界。此外,由于胸外按压,CPR 期间获取的 TEE 图像比正常超声心动图噪声更大。我们通过应用残差特征聚合方法和各种注意技术开发了基于 U-Net 的网络。我们的模型不仅展示了使用挤压和激励块以及残差块的强大特征提取技术,而且还关注更重要的特征。工作流程如图 1 所示。下一节描述了数据组织、深度学习的数据增强技术以及我们模型的结构。
病例报告:一名48岁的男性,具有高血压和阵发性心房颤动史,最近被诊断出的未知来源的扩张性心肌病,射血分数为13%,表现为启动心力衰竭和心脏衰竭和抗心疗中心治疗两个月,表现出不适的感觉。进行了全部差异心脏检查,包括心电图,心脏酶,冠状动脉造影,心脏超声心动图和心脏磁共振成像。除了对心电图的超声心动图和心房颤动的持续低射血分数为13%之外,所有要求的测试对于任何特定的病因都尚无定论。患者被心律转化为窦性心律,并报告了第二天的射血分数大幅度增加(13%至53%)。心动过速诱导的心肌病被追溯诊断性诊断性诊断。在两年后,在amiodarone和beta阻滞剂上,房颤复发,射血分数降低到45%,患者进行了放射性消融,没有进一步报道的症状和心房arrythmia的复发。
心动过速诱导的心肌病是一种通过可逆性功能障碍而造成的实体,可以通过不同类型的心律失常MIA诱导,例如心房颤动,心房颤动,不良的SU弹性,预幻想性弹性,预视力性tachycardia和contricular tachyarcardia和contricular contricular Arrchythmia(更多)。正确识别因果心律失常和心率的归一化(例如,通过医疗,电偏用,消融)可以导致左心室功能的恢复。心动过速诱导的心肌病应在心动过速和左心室功能障碍(心力衰竭设置)的患者中进行SUS,尤其是在没有先前心脏病病史的情况下。其通常的表型是非缺血/非瓣膜扩张性心肌病的表型,并且它可以发生在两个孩子中(主要原因:每个人的连接往来心动过速)和成人(主要原因:主要原因:心房颤动)。通过适当的治疗,大多数情况在几个月内恢复,尽管有
Natesa G. Pandian, MD (Chair), Jin Kyung Kim, MD, PhD, FASE (Co-Chair), Jose Antonio Arias-Godinez, MD, Gerald R. Marx, MD, FASE, Hector I. Michelena, MD, FASE, Jagdish Chander Mohan, MBBS, MD, DM, FASE, Kofoworola O. Ogunyankin, MD, FASE, Ricardo E. Ronderos, MD, PhD, FASE, Leyla Elif Sade, MD, Anita Sadeghpour, MD, FASE, Shantanu P. Sengupta, MD, DNB, FASE, Robert J. Siegel, MD, FASE, Xianhong Shu, MD, PhD, Amiliana M. Soesanto, MD,博士,医学博士Lissa Sugeng,Fase,Ashwin Venkateshvaran,PhD,RCS,RDCS,Fase,Marcelo Luiz Campos Vieira,医学博士,博士,Stephen H.加利福尼亚州欧文;墨西哥墨西哥城;马萨诸塞州波士顿;明尼苏达州罗切斯特;印度新德里;尼日利亚拉各斯;阿根廷的布尼奥萨尔;宾夕法尼亚州土耳其北部的安卡拉;华盛顿,北部地区;印度纳格布尔;加利福尼亚州洛杉矶;中国上海;印度尼西亚雅加达;纽约Manhasset;斯德哥尔摩,瑞典;巴西圣保罗;德克萨斯州休斯顿
