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hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
心血管疾病及其子类别与慢性阻塞性肺疾病的严重程度之间的关联：一项基于中国医院人群的大型横断面研究
背景：当前的证据表明心血管疾病（CVD）在慢性阻塞性肺疾病（COPD）的进展中起作用。但是，CVD与COPD的严重程度之间的关系仍然不足。因此，本研究旨在阐明CVD与COPD的严重程度之间的关联。方法：在这项涉及7,152个患者的横断面研究中，采用了逻辑回归，亚组和灵敏度分析来评估CVD，其子类别和COPD的严重性之间的关联。结果：多变量逻辑回归分析表明，CVD和高血压与COPD严重程度保持独立（P <0.001）。与没有CVD相比，CVD患者的严重COPD或非常严重的COPD的风险高1.701倍，而与没有高血压的患者相比，高血压患者患严重或非常严重的COPD的风险高1.686倍（P <0.05）。亚组分析表明，CVD和COPD严重程度之间的关联在男性中保持稳定，患者≤70岁，> 70岁，年龄> 70岁，BMI <24 <24或≥24kg/m 2，从未吸烟，而冠状动脉疾病仅与COPD严重性相关，仅与COPD严重性相关。此外，高血压与男性的COPD严重程度，≤70岁的患者，> 70岁> 70岁，BMI <24 <24或≥24kg/m 2，从未吸烟。敏感性分析重新确定了CVD与高血压与COPD严重程度的鲁棒性，这些患者排除了支气管扩张，结核，肺癌，肺癌，肺部高血压，肺心脏病和糖尿病（P <0.05）的患者。
个性化的患者数据和行为轻推，以提高遵守慢性心血管药物的依从性一项随机务实试验
背景：化生乳腺癌（MBC）是乳腺癌的罕见且高度侵略性的组织学亚型。仍然存在可用于临床实践的精确预测模型。方法：本研究利用SEER数据库（2010 - 2018）的患者数据进行数据分析。我们利用预后因素来开发一种新型的机器学习模型（CATBOOST）来预测患者的存活率。同时，我们医院的MBC患者队列被用来验证我们的模型。我们比较了三组患者的放射治疗的好处。结果：我们开发的Catboost模型表现出很高的准确性和正确性，使其成为预测MBC患者（1年AUC = 0.833，3年AUC = 0.806; 5年AUC = 0.810）的最佳表现模型。此外，Catboost模型在外部独立数据集中保持强劲的性能，1年生存率的AUC值为0.937，3年生存率为0.907，5年生存率分别为0.890。放射治疗更适合于接受M0阶段接受乳房持胸腔手术的患者[组：（OS：HR = 0.499，95％CI 0.320 - 0.777 P <0.001; BCSS：HR = 0.519，95％CI 0.290 - 0.290 - 0.929 P = 0.008）和那些在TT3-3-3-3-3-3-M中（OS：HR = 0.595，95％CI 0.437 - 0.810 P <0.001; BCSS：HR = 0.607，95％CI 0.427 - 0.862 P = 0.003）]，与经过T1-2/N0-1M0的患者相比，接受了Mastrosy t1-n0-1m0阶段， 0.730; BCSS：HR = 1.909，95％CI 1.036 - 3.515 P = 0.038）。结论：我们开发了三个机器学习预后模型，以预测MBC患者的存活率。放射疗法被认为更适合接受M0阶段进行乳腺癌手术以及在T3-4/N2-3M0阶段进行乳房切除术的患者。
互补的白质MR测量及其与心血管健康和认知的关系
抽象磁共振成像（MRI）提供了多种方法来非侵入性地估算大脑中白质（WM）的特性。除了从扩散加权的MRI中得出的各种指标外，还可以估算从T1加权MRI，WM高强度的T2加权MRI，T1：T2比率的髓鞘化的总WM体积，或者是从磁力转移比率（MMTR）的。在这里，我们利用了650名健康成年人[Camcan Cohort]的基于人群的寿命队列中所有这些MR对比的存在，以确定11个常用WM指标的协方差的潜在因素。需要四个因素来解释89％的方差，这是我们用1）纤维密度 /髓鞘形式解释的，2）自由水 /组织损伤，3）3）纤维跨的复杂性和4）微结构复杂性。这些因素显示出年龄和性别的明显影响。为了测试这些因素的有效性，我们将其与心血管健康和认知表现的度量相关。具体来说，我们进行了路径分析1）将心血管措施与WM因素联系起来，鉴于WM健康与心血管健康有关，以及2）将WM因素与认知措施联系起来，鉴于WM健康对认知很重要。即使在适应年龄后，我们也发现与脉压压力相关的血管因子预测了WM因子捕获自由水 /组织损伤，并且几个WM因素为流体智能和加工速度提供了独特的预测。我们的结果表明，在WM的常见MR度量中既有互补的和冗余信息，并且它们的潜在因素可能有助于确定健康衰老中白质健康的差异原因和贡献。
Omentin-1 作为多囊卵巢综合征心血管疾病的预测因子
动脉粥样硬化性心血管疾病 (CVD) 是一种慢性疾病，随着时间的推移缓慢发展，当出现不良反应时通常会进展至晚期状态 (1) 。尽管过去几十年来欧洲一些国家的 CVD 死亡率已显著下降，但 CVD 仍然是全球发病和死亡的主要原因 (2-5) 。据统计，发达国家目前占所有 CVD 死亡率的 80%。预计未来几十年因 CVD 造成的伤残调整生命年 (DALY) 数量将增加，从 1990 年的 8500 万 DALY 损失增加到 2020 年全球 1.5 亿 DALY 损失，仍然是盈利能力丧失的主要身体原因 (6-9) 。生活方式、不良的饮食习惯、缺乏身体活动和心理压力都与 CVD 密切相关 (10) 。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，改善生活方式可以挽救 75% 以上的心血管疾病死亡病例 (6, 11, 12)。尽管只有
临终关怀 心血管疾病和心力衰竭
会议将探讨如何改善临终关怀，在早期阶段植入高质量的支持性护理途径，改善临终关怀方面的沟通，了解心力衰竭的进展：预测和识别生命的最后几天并管理不确定性。会议还将讨论症状控制的最佳实践。会议将允许您根据国家指导“解决心力衰竭患者的姑息治疗和临终关怀需求：综合护理系统修订框架”评估您的服务。该框架旨在提高人们对患有进行性心力衰竭的患者的支持性、姑息治疗和临终关怀需求的认识，以帮助委托服务来满足他们的需求。
血清钠，钾和氯化物水平与全因和心血管疾病的抑郁症患者的死亡率
这项前瞻性队列研究包括3127例抑郁症患者，他们从2005年至2018年参加了国家健康和营养检查调查（NHANES）。使用患者健康问卷（PHQ-9）评估抑郁症，其PHQ-9分数10定义为抑郁症。数据从2024年4月1日至7月30日进行了分析。多变量COX比例危害回归模型用于计算血清钠，钾和氯化物水平以及CVD风险以及抑郁症患者的CVD风险和全因死亡率之间的HAXARD比率（HRS）和95％置信区间（CIS）。构建了三个多变量模型。我们将分析进一步按年龄，一代，高血压，吸烟，饮酒，糖尿病和饮酒状态进行了分析。使用p值对血清钠，钾，氯化物和分层因子之间的产品项估算了相互作用的显着性。
2型糖尿病患者的低剂量秋水仙碱和秋水仙碱心血管结局试验（COLCOT）的最新心肌梗塞
结果试验（Colcot）洛佩兹·桑登（Wolfgang Koenig）。心脏病学，蒙彼利埃大学，蒙彼利埃大学，魁北克，加拿大4圣弗朗西斯。德里斯本，里斯本，里斯本，克莱德，格拉斯哥，英国格拉斯哥11号网络生物医学研究中心 - 北力疾病，马德里，西班牙马德里12债。生物特征，蒙托比恩，蒙托邦，
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div> 实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析 量子力学的数量和量子信息的数量 聚苯乙烯薄膜通过UV飞秒激光束进行纳米结构：从一个斑点到大表面 ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭 通过动态空间过滤向损坏的脑电图中的强大学习 基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程的有机掺杂二极管整流器
摘要：与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比，该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用，可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位，这些信息将在量子信息传递后添加，以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典（Maxwell-Boltzmann）与量子（Fermi-Dirac或Bose-Einstein）统计的区别有关。后者可以推广到波函数类（“空”量子量），并在希尔伯特算术中详尽地表示，因此可以与数学基础相连，更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联，共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词：Bose-Einstein统计，Fermi-Dirac统计，Hilbert Arithmetic，Maxwell-Boltzmann统计，Qubit Hilbert Space，量子不可区分性，量子信息保存，Teleportation