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Cari Heart预测可疑冠状动脉疾病的心脏风险：早期价值评估
3.4外部评估组（EAG）发现了1项研究，评估了Cari Heart对可疑稳定冠状动脉疾病患者的心脏死亡的预后表现（Oikonomou等人。2021）。这项研究是一项模型开发和验证研究，其中包括3,912人患有CTCA来评估稳定的冠状动脉疾病。这项研究的结果表明，比基于传统临床风险因素（吸烟，高胆固醇血症，高血压，糖尿病，公爵指数，高风险斑块特征和上心脂肪组织体积的存在）的风险模型比风险模型更好。EAG还发现了支持冠状动脉炎症与心脏不良事件风险之间联系的研究。委员会同意，根据Oikonomou等人的结果。（2021），Cari Heart可能会改善心脏死亡的风险预测。（2021），Cari Heart可能会改善心脏死亡的风险预测。
对植入心脏电子设备人群进行远程监测的心力衰竭算法
2.5 CorVue 算法与 Merlin.net 患者护理网络 (PCN) 平台配合使用，旨在远程监控兼容 CIED 患者的心力衰竭早期迹象。CorVue 算法从 CIED 收集胸内阻抗数据，并通过移动应用程序 (myMerlinPulse) 将其传输到 Merlin.net PCN 平台。它使用蓝牙和互联网或移动网络连接来生成警报。或者，公司可以提供通过 Wi-Fi、手机或固定电话连接的远程监控单元 (Merlin@Home)，而不是使用基于应用程序的智能手机发射器。医疗保健专业人员可以在 Merlin.net PCN 平台上查看设备传输的数据。Merlin.net 和移动发射器的访问权限是 CIED 的一部分，CorVue 算法随 CIED 设备免费提供。
硕士课程心脏护理技术硕士课程分子生物学
随着提供高质量，及时且易于获得的患者护理系统的需求，医生，护士和盟友健康提供者之间的协作努力对于有效的患者护理而变得越来越重要。因此，盟军卫生专业人员在不断发展的医疗系统中的作用对于提供高质量的患者护理非常重要。最后但绝非最不重要的是，生物医学科学学院设想不断成长和改革。改革对于任何成长中的机构都至关重要，因为它满足了我们为学生提供最佳服务的大胆愿望，使我们能够长期服务于未来，并使自己更新到医疗保健系统中的变化和不断发展的趋势
引文 Tian J, Zhou T, Liu Z, Dong Y 和 Xu H (2024) 应激性高血糖与心脏病危重患者预后不良相关
心源性休克 (CS) 是一种高度致命的疾病，是发病率和死亡率的重要原因 (1)。根据美国最近的登记数据，估计每 100,000 例住院患者中约有 408 例因 CS 引起，平均住院死亡率为 37% (2)。无论 CS 患者是否患有糖尿病，都有许多因素导致他们易患高血糖症。炎症反应引起的交感神经刺激、心输出量减少导致的组织灌注不良、应激反应增加、血管加压素给药以及获得性胰岛素抵抗都会导致这种情况下血糖异常 (3)。应激性高血糖 (SIH) 是因急性疾病住院患者的一种暂时性疾病，在疾病消退后可自行缓解 (4)。无论重症患者入院时是否患有糖尿病，SIH 都很常见，并且似乎是疾病严重程度的一个标志 (5)。此外，关于 SIH 与预后的关系也一直存在争议（6，7）。尽管此前已证实应激性高血糖对心血管疾病的预后有害，但目前尚无证据表明应激性高血糖对 CS 患者，尤其是危重患者的预后具有相关性（8）。建议使用根据平均血糖状态进行调整的应激性高血糖比值（SHR）来评估实际血糖水平。先前的一些研究提出，SHR 可作为急性高血糖状态的指标，也可作为危重患者不良结局的预后指标（9-11）。因此，本研究旨在探讨 SIH 对重症监护病房内危重 CS 患者预后的影响，希望临床医生能够警惕危重 CS 患者的应激性高血糖，并能够意识到应激性高血糖可能带来的不良或伴随影响。
使用机器学习预测心脏病...
4 md.devendran@gmail.com 摘要：心脏病仍然是全球死亡的主要原因之一。早期预测和诊断对于预防严重后果和改善患者的生活质量至关重要。该项目专注于使用机器学习技术开发强大的心脏病预测系统。通过分析由各种患者属性（例如年龄、性别、血压、胆固醇水平和其他医疗参数）组成的综合数据集，该系统旨在预测患者患心脏病的可能性。该项目采用各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM) 和随机森林来对数据进行分类并提供准确的预测。使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标来评估系统的性能，确保它能够在实际应用中提供可靠的结果。此外，还应用特征选择技术来识别导致心脏病的最重要因素，从而提高模型的可解释性。提出的解决方案旨在通过提供早期警报和建议来帮助医疗保健专业人员，最终促进及时干预。该项目促进了人工智能在医疗保健领域日益重要的作用，并展示了机器学习在增强心脏病预防诊断能力方面的潜力。
B.Sc的课程心脏护理技术 共同的自定向学习指南 硕士课程心脏护理技术 硕士课程分子生物学
修订的历史记录1。根据BOM -52/2018批准[第3.10.1号决议。]，日期为2018年1月13日。2。根据BOM-53/2018批准[第4.4.4.2号决议。]，日期为2018年5月19日。3。在BOM -53/2018中修订[第4.5.1号决议。 ]，日期为2018年5月19日。 4。 在BOM -55/2018中修改了[第4.13号决议]，日期为2018年11月27日。 5。 在BOM中修改-57/2019 [第3.1.4.2号决议]，日期为26/04/2019。 6。 在BOM中修改了-59/2019 [第3.2.3.3.8号决议。 ]，日期为2019年11月11日。 7。 在BOM-63/2021中修订[第4.3.1.2号决议。 ]，[决议号4.3.1.3。] 日期为17/02/2021。 8。 在AC-41/2021中进行了修订[决议号 3.5];日期为27/08/2021。 9。 AC-42/2022中的修订[决议号 4.1]，[决议号 10.4.i＆ii]。在BOM -53/2018中修订[第4.5.1号决议。]，日期为2018年5月19日。4。在BOM -55/2018中修改了[第4.13号决议]，日期为2018年11月27日。5。在BOM中修改-57/2019 [第3.1.4.2号决议]，日期为26/04/2019。6。在BOM中修改了-59/2019 [第3.2.3.3.8号决议。]，日期为2019年11月11日。7。在BOM-63/2021中修订[第4.3.1.2号决议。]，[决议号4.3.1.3。]日期为17/02/2021。8。在AC-41/2021中进行了修订[决议号3.5];日期为27/08/2021。9。AC-42/2022中的修订[决议号4.1]，[决议号10.4.i＆ii]。
AP-1转录因子FOSL-2在免疫纤维化条件下驱动心脏纤维化和心律不齐
实施可再生能源产生的广泛方法，[1]和大规模采用电动汽车。[2]这种绿色过渡只有在开发高效且环保的储能系统时才有可能。[1-3]作为最突出和通用的能源存储系统，电池被认为是以环境和社会经济上可疑的方式存储/传递按需功率的至关重要的齿轮。[4]理想情况下，可持续的能源存储设备应提供较大的能力，具有良好的利率能力，具有较长的运行寿命，最重要的是，依赖于无毒和非关键材料。[5–7]这些严格的要求位移锂离子蝙蝠（LIB）是真正绿色电池的首选选择。[5]当前的LIB在电解质（六氟磷酸锂，碳酸盐酯）中使用有毒和易燃化学物质，以及欧盟列出的元素为关键原料（CRMS），包括钴，锂或石墨。[8,9]除了在玻利维亚，阿根廷，智利，澳大利亚和刚果民主共和国的高供应风险外，CRM的处置和随后的海洋/垃圾填埋场都严重威胁动物和 div>
大脑健康 - 扰动中风，心脏病和痴呆症
没有大脑健康就没有健康，这受到中风，缺血性心脏病和痴呆症的曲线的威胁（三重威胁）。增长最快，最棘手的威胁是痴呆症。专注于发现一种阻止阿尔茨海默氏病的药物已经产生了越来越多的知识，但没有治疗，部分是因为在老年人中，认知障碍是由于多种互动性病变而导致脆弱性加剧的多种互动病理，并且由于衰老的前进背景而受到恢复性的质疑。血管认知障碍（VCI）的概念通过这种复杂性务实地削减。vci是由血管因素引起或相关的任何认知障碍。它跨越了未发现的认知障碍的范围。血管成分代表了痴呆症的唯一主要电流，可治疗的和可预言的贡献者，并有可能在不久的将来延迟，减轻或防止更多痴呆症的可能性。三重威胁条件具有相同的保护性和可治疗的危险因素，可以共同防止。该方法必须全面，确定所有相关的环境，社会经济，医疗保健和个人因素；作为人口和个人之间的风险和保护因素的目标；以及价值的投资，从金钱，货币或时间方面产生值得回报。世界中风组织的宣言呼吁共同预防中风和可能预防的痴呆症，并得到了包括美国神经病学会在内的23个国际，地区和国家大脑和心脏组织的认可。我们需要制定联合预防计划来遏制三重威胁。数百万的大脑取决于它。