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World File Search System房颤
狗房颤的风险因素：系统评价
简单的摘要：心房颤动（AF）是狗中最常见的室外心律不齐，可能导致心脏功能严重下降。在过去的十年中，已经发表了增加临床文章的负担，评估了心脏病犬的不同方面，尤其是在受粘毛孔瓣疾病（MMVD）和扩张心肌病（DCM）影响的动物中。在这项研究中，我们旨在确定狗中AF的危险因素。因此，我们对兽医文献进行了全面的系统审查和批判性评估，该文献报告了PRISMA 2020指南遵循狗在狗中发展的风险因素。高体重，并留下心房扩大，成为心脏病患者AF发育的主要危险因素。重要的是，MMVD和DCM患者之间发现了AF的不同危险因素（例如，MMVD狗的充血性心力衰竭，但在患有DCM的狗中没有），突出了不同犬科动物条件下AF病因的细微差别。此外，狗和人之间观察到危险因素的显着差异。特别是，高龄和男性性别并不是可靠的指标，表明狗会增加AF的风险。
141导管消融作为房颤的治疗
政策商业成员：托管护理（HMO和POS），PPO和赔偿性医疗保险HMO Blue SM和Medicare PPO PPO蓝色SM成员Transcatheter radiofqurexcrequency（RFA）或冷冻治疗以治疗心房纤维，以治疗以下指标，以应对以下指示：对有效的型号进行拟合的指标：阵发性或有症状的持续性心房颤动，或•作为II或III类充血性心力衰竭和有症状性心房颤动的个体中心房淋巴结消融和起搏器插入的替代方案。经导管RFA或冷冻治疗心房颤动可能被认为是医学上必不可少的，是对具有复发性症状性阵发性阵发性心房颤动的患者的初始治疗方法（> 1个发作，前6个月的发作4个或更少），在其中需要进行节奏策略。最多3次重复经导管RFA或冷冻形成在患有心房颤动和/或初始程序后心房颤动的个体中被认为是医学上必不可少的。经导管RFA或冷冻治疗房颤被认为是研究性的，是对不符合上面概述的标准的房颤病例的一种治疗方法。房颤的经导管治疗可能包括肺静脉分离和/或局灶性消融。
导管消融：房颤的目标治疗
Atrial Fibrillation Ablation (Pulmonary Vein Ablation): Success & Complications............................................................................................................19
耐力运动员的房颤。你能有太多
1。英格兰，P.H。，对当地人群的房间效果估计。 2020。 2。 Moza2arian，D。等人，老年人的体育锻炼和房屋效果的发生率：心血管健康研究。 流通，2008。 118（8）：p。 800-7。 3。 Newman，W。等人，运动员中心房空白的风险：系统评价和荟萃分析。 BR J Sports Med，2021。 55（21）：p。 1233-1238。 4。 Andersen，K。等人，在52 755长距离跨国滑雪者中心律不齐的风险：一项同类研究。 EUR HEART J，2013年。 34（47）：p。 3624-31。 5。 Mont，L.，R。Elosua和J. Brugada，《耐力运动实践》是心房效果和心房弯曲的危险因素。 欧洲，2009年。 11（1）：p。 11-7。 6。 Pluim，B.M。等人，运动员的心。 心脏结构和功能的荟萃分析。 流通，2000。 101（3）：p。 336-44。 7。 Guasch，E.，L。Mont和M. Sitges，运动员中心智能的机制：我们知道的以及我们不知道的东西。 neth Heart j，2018年。 26（3）：p。 133-145。 8。 la Gerche，A。和G. Claessen，增加了流量，大坝壁和上游压力：强烈运动的生理挑战和心房后果。 JACC Cardiovasc Imaging，2016年。 9（12）：p。 1389-1391。 9。 ISKANDAR，A.，M.T。 Mujtaba和P.D. 汤普森，在精英运动员中留下了心房的大小。 8（7）：p。 753-62。英格兰，P.H。，对当地人群的房间效果估计。2020。2。Moza2arian，D。等人，老年人的体育锻炼和房屋效果的发生率：心血管健康研究。流通，2008。118（8）：p。 800-7。3。Newman，W。等人，运动员中心房空白的风险：系统评价和荟萃分析。BR J Sports Med，2021。55（21）：p。 1233-1238。4。Andersen，K。等人，在52 755长距离跨国滑雪者中心律不齐的风险：一项同类研究。 EUR HEART J，2013年。 34（47）：p。 3624-31。 5。 Mont，L.，R。Elosua和J. Brugada，《耐力运动实践》是心房效果和心房弯曲的危险因素。 欧洲，2009年。 11（1）：p。 11-7。 6。 Pluim，B.M。等人，运动员的心。 心脏结构和功能的荟萃分析。 流通，2000。 101（3）：p。 336-44。 7。 Guasch，E.，L。Mont和M. Sitges，运动员中心智能的机制：我们知道的以及我们不知道的东西。 neth Heart j，2018年。 26（3）：p。 133-145。 8。 la Gerche，A。和G. Claessen，增加了流量，大坝壁和上游压力：强烈运动的生理挑战和心房后果。 JACC Cardiovasc Imaging，2016年。 9（12）：p。 1389-1391。 9。 ISKANDAR，A.，M.T。 Mujtaba和P.D. 汤普森，在精英运动员中留下了心房的大小。 8（7）：p。 753-62。Andersen，K。等人，在52 755长距离跨国滑雪者中心律不齐的风险：一项同类研究。EUR HEART J，2013年。34（47）：p。 3624-31。5。Mont，L.，R。Elosua和J. Brugada，《耐力运动实践》是心房效果和心房弯曲的危险因素。欧洲，2009年。11（1）：p。 11-7。6。Pluim，B.M。等人，运动员的心。心脏结构和功能的荟萃分析。流通，2000。101（3）：p。 336-44。7。Guasch，E.，L。Mont和M. Sitges，运动员中心智能的机制：我们知道的以及我们不知道的东西。 neth Heart j，2018年。 26（3）：p。 133-145。 8。 la Gerche，A。和G. Claessen，增加了流量，大坝壁和上游压力：强烈运动的生理挑战和心房后果。 JACC Cardiovasc Imaging，2016年。 9（12）：p。 1389-1391。 9。 ISKANDAR，A.，M.T。 Mujtaba和P.D. 汤普森，在精英运动员中留下了心房的大小。 8（7）：p。 753-62。Guasch，E.，L。Mont和M. Sitges，运动员中心智能的机制：我们知道的以及我们不知道的东西。neth Heart j，2018年。26（3）：p。 133-145。8。la Gerche，A。和G. Claessen，增加了流量，大坝壁和上游压力：强烈运动的生理挑战和心房后果。JACC Cardiovasc Imaging，2016年。9（12）：p。 1389-1391。9。ISKANDAR，A.，M.T。 Mujtaba和P.D. 汤普森，在精英运动员中留下了心房的大小。 8（7）：p。 753-62。ISKANDAR，A.，M.T。Mujtaba和P.D.汤普森，在精英运动员中留下了心房的大小。8（7）：p。 753-62。JACC Cardiovasc Imaging，2015年。10。vaziri，S.M。等人，超声心动图的超声心动图预测指标。Framingham心脏研究。流通，1994年。89（2）：p。 724-30。
预测精密医学时代的房颤
房颤（AF）是最普遍的心律不齐，可能导致严重的并发症，例如中风。人工智能（AI）已成为预测和检测AF的重要工具，机器学习（ML）模型在心电图（ECG）数据（ECG）数据中现在能够识别高危患者或预测AF的即将出现。精确医学旨在根据使用大型基因组数据集对最有可能受益的患者的特定子群来量身定制医疗干预措施。遗传研究已经确定了与AF相关的许多基因座，但是将这些知识转化为临床实践仍然具有挑战性。本文探讨了AI在Precision Medicine中对AF的潜力，并研究了其优势，尤其是与基因组学合并或比较时。AI驱动的ECG分析为早期检测和个性化治疗提供了一种实用且具有成本效益的方法，并补充了基因组方法。基于AI的AF诊断允许几乎确定的预测，从而有效地减轻了此任务的心脏病专家。在预防性识别的背景下，AI在使用ML时将预测模型的准确性从75％提高到85％。在预测AF的确切发作（实际上是不存在的）时，AI的精度率达到了74％，具有显着的附加值。利用ECG而不是基因组数据的主要优点在于它们捕获患者心脏活动中终生变化的能力。对ECG的AI驱动分析可实现动态风险评估和对治疗策略的个性化适应，从而优化患者的预后。基因组学可以为每个患者提供个性化护理。通过将AI与心电图和基因组数据集成在一起，真正的个性化护理可以实现，超过了“普通患者”模型的局限性。
混合决策支持以监测预防中风的房颤
摘要：在本文中，我们讨论了混合决策支持，以监视预防中风的房间效果。混合决策支持采用人类专家和机器算法的形式，该算法在诊断方面合作。预防中风的联系源于以下事实：心房颤动（AF）患者的中风风险增加了。早期诊断会导致足够的AF治疗，可以将中风风险降低66％，从而防止中风。监测服务基于心率（HR）测量。通过物联网（IoT）技术传达并存储所得信号。深度学习（DL）算法自动估计AF概率。基于这项技术，我们可以为医疗保健提供者提供四种不同的服务：（1）普遍访问患者数据； （2）自动AF检测和警报； （3）医师支持； （4）反馈渠道。这四个服务创造了一个环境，医师可以与机器算法共生，以建立和传达高质量的AF诊断。
新的心脏程序跳动持续的房颤
我们很高兴在本版本的《最佳实践》杂志上分享圣安德鲁战争纪念医院的最新更新。我们继续我们在昆士兰州和全国提供医疗第一的遗产和骄傲的历史。在2023年1月，我们成为该国东海岸的第一家私立医院，进行了一种新的心脏手术，称为“融合”，该程序治疗了长期持久的持久性心房颤动 - 一种异常的心律节奏，可能会导致心脏不规则和快速地击败心脏。泌尿外科医生埃里克·钟（Eric Chung）教授在圣安德鲁（St Andrew's）（也是南半球首次）演出，并插入了新的和革命性的里奇尼（Rigicon）串联人工尿道括约肌，旨在帮助患有尿液尿失禁的男性。您可以在第12-13页上了解有关此信息的更多信息。我们还实现了一个重大的里程碑，三月份通过了1,000个经导管主动脉瓣植入（TAVI）程序，使圣安德鲁是第一家位于
心力衰竭患者的房颤：肾素的最新...
抽象的心力衰竭（HF）和心房颤动（AF）是两个心血管（CV）实体，影响了全球数百万个个人，并且其患病率转化为对医疗保健系统的重大影响。这两者份额产生了重要的临床相互关系的常见病理生理途径，因为HF和AF的共存与预后和治疗较差有关。肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统（RAAS）是血压（BP）对照的关键机制，被证明与两种情况的发病机理有关，导致其进一步的共存。成功控制BP对于HF的管理至关重要，这对于预防心律不齐的底物至关重要，而RAAS拮抗剂可能也可能影响新发行的AF的发展。有许多研究评估了RAAS封锁在AF/HF人群中的有效性，尽管结果可比或适度的结果，但有一个公认的建议，即RAAS阻滞剂可能有助于降低HF，CV事件和AF的复发，以及它们在新的AF AF PREPHAF PREPHASLAXIS中的潜在有效作用。根据证据，血管紧张素受体阻滞剂在该方向上更有效，然后是血管紧张素转化酶抑制剂，而醛固酮拮抗剂的数据并不令人鼓舞，但确实具有重要的CV疾病改性剂的潜力，无论其对BP的影响如何。（Cardiol J）关键词：肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统（RAAS）阻滞剂，心房颤动，心力衰竭，血管紧张素受体受体阻滞剂（ARB），血管紧张素转化酶抑制剂（ACEIS），醛固酮（AAS）厌食症（AAS）
志愿服务对您的心脏有益吗？新的房颤...
5月，萨罗吉·尼帕恩（Saroj Neupane）博士，瓦卡德（Wakemed Heart＆Vascular） - 心脏病学，参加了在亚利桑那州凤凰城举行的心血管血管造影与干预协会（SCAI）年度科学会议。Neupane博士在班纳大学医学中心的介入心脏病学团队中进行了现场慢性全部闭塞（CTO）病例，而会议与会者则查看了该程序，并参加了凤凰会议中心的教育讨论。介入的团队表现出血管内超声引导的治疗，对患者的冠状动脉支架内的重新堵塞，并取得了出色的结果。SCAI科学会议吸引了来自世界各地的介入的心脏病学家，以共享最新的临床数据，程序指导和高级专业知识。祝贺Neupane博士为推进介入心脏病学领域的贡献！
混合决策支持以监测预防中风的房颤
摘要：在本文中，我们讨论了混合决策支持，以监视预防中风的房间效果。混合决策支持采用人类专家和机器算法的形式，该算法在诊断方面合作。预防中风的联系源于以下事实：心房颤动（AF）患者的中风风险增加了。早期诊断会导致足够的AF治疗，可以将中风风险降低66％，从而防止中风。监测服务基于心率（HR）测量。通过物联网（IoT）技术传达并存储所得信号。深度学习（DL）算法自动估计AF概率。基于这项技术，我们可以为医疗保健提供者提供四种不同的服务：（1）普遍访问患者数据； （2）自动AF检测和警报； （3）医师支持； （4）反馈渠道。这四个服务创造了一个环境，医师可以与机器算法共生，以建立和传达高质量的AF诊断。