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World File Search System房颤
房颤
该口袋指南是一种快速引用工具，它具有基于CCS心房颤动（AF）指南的诊断和管理建议（2010，2012，2014，2014，2016和2018）。这些建议旨在为初级保健医生，专家，护士和盟友专业人员提供合理且实用的方法。建议随着科学知识和技术的进步和实践模式的发展，建议可能会改变，并且不打算替代临床判断。在每种情况下，遵守这些建议并不一定会产生成功的结果。根据年级标准制定了建议，其建议的强度现在归类为“强”或“弱”（以前“强”或“有条件”）。有关AF的完整CCS指南，从2010年到当前的2018年重点更新的所有常规CCS AF建议的最新摘要；或有关其他资源，请访问www.ccs.ca。联合主席Jason G. Andrade，Laurent Macle和Atul Verma。CCS房颤指南小组的主要小组：Clare Atzema，Alan Bell，John Cairns，Stuart Connolly，Jafna Cox，Paul Dorian，Paul Dorian，David Gladstone，Jeff S. Healey，Kori Leblanc，Kori Leblanc，M. Sean McMurtry，M。SeanMcMurtry，L。BrentMitchell，L。BrentMitchell，L.Brent Mitchell，Louish M. Nair Nair，Louise Nair Nair naternate wite wite wite wite wite wite wite wite stik wite wite stil，评估，评估，评级Jean-Francois Sarrazin，Mike Sharma，Allan Skanes，Mario Talajic，Teresa Tsang，Subodh Verma，D。George Wyse。次要小组：David Bewick，Vidal Essebag，Peter Guerra，Milan Gupta，Brett Heilbron，Paul Khairy，Bob Kiaii，George Klein，Simon Kouz，Daniel Ngui，Pierre Ngui，Pierre Page，Calum Redpath，Jan Surkes，Jan Surkes和Richard Whitlock。
ivabradine和房颤发生率
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2025年1月12日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.10.25320367 doi：medrxiv preprint
锻炼和房颤-Thieme Connect
“万物都是毒药，没有毒药，所以没有毒药。这个著名的报价似乎恰当地总结了对运动与房颤之间相互作用的当前理解（AF）。强烈的数据表明，定期锻炼具有保护AF的保护作用。一组小但良好的试验组也证明了运动对AF治疗的有益作用。最近，大量高强度运动对发展AF的可能性的潜在有害影响已进入体育心脏病学重点。对于精英运动员来说，这种效果已得到充分记录；有关普通人群的数据还不太清楚。本综述介绍了有关AF的保护性，治疗性和潜在风险影响的最新数据。作者认为，好处是明确的，并且强烈超过了潜在的缺点。
kardiamobile用于检测房颤
目前，传统的门诊节奏监测设备用于呼吸呼吸器和AF，例如Holter和Event Horitor，受其节奏监视时间有限（长达30天）的限制，并且缺乏实时数据传输。7这种间歇性心脏监测策略被认为是次优的，因为它可能无法充分捕获心律不齐的零星发作。7此外，在初级保健环境中，与手动脉冲检查和使用12铅ECG之间停止AF的人可能会经历延迟的诊断和治疗。8一起，这提出了监测可以在很长一段时间内捕获异常心律的临床需求，因此可以更好地为临床决策提供信息，并用于易于使用的设备，以便在初级保健环境中检测到AF的准确性更高。7
房颤预测的创新方法
抽象的心房颤动（AF）预测和筛查具有重要的临床兴趣，因为有可能预防严重的不良事件。能够检测短暂发作的心律不齐的设备现已广泛使用。最近有人提出，在抗植入式设备上检测到的一些高危患者可能会受益于抗凝剂，但长期管理在低风险患者中仍然具有挑战性，并且在监测器或可穿戴设备上检测到的AF的患者是该组中临床上有意义的心律失常负担的发展，这是尚不清楚的。对临床相关的AF的识别和预测对心脏病界至关重要。家族史和谎言遗传标记是AF的重要危险因素。最近的研究表明，多基因风险评分具有良好的预测能力，对临床AF预测评分的添加价值可能。人工智能是由指数置于计算能力和数字数据集中的指数启用的，在过去的十年中已获得了吸引力，并且使用单个或多个铅窦节律心电图对AF预测产生了越来越多的兴趣。整合这些新型方法可以帮助预测AF底物的严重程度，从而有可能提高AF筛查和个性化患者的管理有效性，这些患者呈现出诸如未确定源或亚临床AF的栓塞性疾病。本评论在预测AF的预测中介绍了有关深度学习和多基因风险评分的当前证据，并为将这些方式实施到临床实践中的可能方式提供了未来派的前景，同时考虑了当前的限制和所需的改进领域。
房颤（AF）和心房颤动住院管理
1个设备检查如果在前3个月内完成，并且有记录的普通电池，阻抗和起搏安全保证金。从一种治疗过渡到另一种处理（即，辐射，手术）。下午4:30，周末和假期之后，可以在通话中与心脏病服务联系以进行紧急设备检查。可以在心脏设备（Pacemaker/ICD）诊所中评估休斯顿地区位置的2名患者（HALS）接受放射治疗的患者，或者有外部心脏病专家3的记录计划建议，建议在晨接受手术或在不依赖的手术中进行避免避难所：主，ACB或西北HAL手术室（请参阅附录A）4腹部植入物：如果胸腔和骨盆之间的手术，请参考腰部上方；如果外部胸腔和骨盆外，请参阅下面的腰部5关注心脏装置（Pacemaker/icd）诊所的建议注6请参阅附录A，有关术后/程序询问的条件，请参阅不需要的条件7请参阅附录B有关Magnet Application
用于从ECGS检测房颤的机器学习
背景：房颤（AF）是一种常见的心律不齐，可能导致心血管不良后果，但通常很难检测到。近年来，使用机器学习（ML）算法来检测AF。这项研究旨在系统地评估和总结ML算法在检测心电图（ECG）信号中AF时的整体诊断准确性。方法：搜索数据库包括PubMed，Web of Science，Embase和Google Scholar。所选的研究对诊断准确性进行荟萃分析，以综合敏感性和特异性。结果：总共包括14项研究，荟萃分析的森林图表明，汇总的灵敏度和特异性为97％（95％置信区间[CI]：0.94-0.99）和97％（95％CI：0.95-0.99）。与传统的机器学习（TML）算法（敏感性：91.5％），深度学习（DL）算法（敏感性：98.1％）相比表现出色。单独或组合使用多个数据集和公共数据集比使用单个数据集和专有数据集表现出更好的性能。结论：ML算法可有效检测来自ECG的AF。dl算法，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的算法，与TML算法相比，在AF检测中表现出了出色的性能。ML算法的集成可以帮助较早的可穿戴设备诊断。
全球对中国房颤治疗的看法
人口老龄化，加上缺乏运动、肥胖、血脂异常、高血压和糖尿病的普遍存在，导致中国心房颤动 (AF) 的发病率和患病率显著上升。管理临床复杂的 AF 患者带来了重大挑战。目前的指南提倡使用 ABC（心房颤动更好护理）路径进行整体或综合管理。遵循 ABC 路径已被证明对改善临床结果有显著益处。mAFA II 试验（用于改善心房颤动筛查、患者参与和优化综合护理的移动医疗技术）探索了移动医疗技术支持的综合护理方法在降低再入院和临床不良事件风险方面的潜力。然而，城乡之间仍然存在差异，农村老年人自己使用智能设备的可能性极低。因此，移动端AF应用策略在农村地区的应用前景受到很大限制。