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单核细胞人白细胞抗原DR表达患有心肺旁路的年轻婴儿
Alexis Chenouard，Marie Rimbert，Nicolas Joram，CécileBraudeau，Antoine Roquilly等。胸腔手术年鉴，2021，111（5），第1636-1642页。10.1016/j.athoracsur.2020.05.071。hal-04706563
CHART 试验 – 对患有心力衰竭和虚弱症的老年人进行全面评估
虽然我们不知道我们的新治疗方案是否能帮助心力衰竭患者，但您可能会发现它对您有用。您可能会更频繁地与护理团队联系，您可能会发现这很有帮助。您还将为未来可能使患者受益的重要研究做出贡献。风险：我们预计参与研究不会有太多风险。同意参与研究意味着如果您接受新治疗方案，您将需要参加额外的预约，并允许理疗团队成员到您家中探望您。由于治疗涉及活动，您可能会感到肌肉酸痛。理疗团队成员将确保锻炼适合您。您将花费一些时间来完成问卷调查。我们会问您一些关于您的健康和福祉的问题。您不必回答任何您不想回答的问题。
有心脏血管疾病对角线
B.M.S工程学院，印度班加罗尔，印度摘要：本文献评论探讨了人工智能（AI）在无人机技术中的应用，强调了各个部门的重大进步和新兴趋势。 分析了广泛的研究，本评论将AI应用程序分类为关键领域：自主导航，实时数据处理和机器学习驱动的分析。 在军事行动中，AI增强了监视能力和目标识别，而在农业中，配备了AI的无人机优化作物监测和害虫管理。 环境监测应用显示AI在栖息地保护和灾难响应中的作用。 该评论还解决了诸如数据隐私，法规遵从性以及自主决策的道德意义等挑战。 通过综合当前的研究，本研究旨在告知AI在无人机技术中的未来发展和应用，并强调需要跨学科方法克服现有障碍并最大程度地利用潜在利益。 关键字 - 人工智能（AI），无人机技术，自动导航，机器学习，环境监控B.M.S工程学院，印度班加罗尔，印度摘要：本文献评论探讨了人工智能（AI）在无人机技术中的应用，强调了各个部门的重大进步和新兴趋势。分析了广泛的研究，本评论将AI应用程序分类为关键领域：自主导航，实时数据处理和机器学习驱动的分析。在军事行动中，AI增强了监视能力和目标识别，而在农业中，配备了AI的无人机优化作物监测和害虫管理。环境监测应用显示AI在栖息地保护和灾难响应中的作用。该评论还解决了诸如数据隐私，法规遵从性以及自主决策的道德意义等挑战。通过综合当前的研究，本研究旨在告知AI在无人机技术中的未来发展和应用，并强调需要跨学科方法克服现有障碍并最大程度地利用潜在利益。关键字 - 人工智能（AI），无人机技术，自动导航，机器学习，环境监控
在没有心脏损伤的情况下，成功刺激了心肌神经节丛
房颤（AF）是全球主要的医疗保健负担。对于对药理干预具有抗性的AF，标准侵入性治疗是一种肺静脉分离（PVI）程序。神经节丛（GP）消融可以用作PVIS的辅助治疗，从而降低了AF复发的可能性。高频刺激（HFS）是一种用于识别触发gp位点的技术。但是，要定位GP位点，必须在整个心房中输送顺序的HF。因此，确保HFS交付的安全性是避免过度起搏的不可逆转损害的组成部分。我们测试了TAU-20版2个神经模拟器，这是一种新型电生理起搏和记录系统的原型，该原型具有指导心脏内AF处理的潜力。使用与人心脏的解剖结构和生理学相似的离体猪Langendorff模型，我们确认HFS可以成功触发AF，表明HFS阳性位置包含GP位点。此外，我们发现通过TAU-20版本2传递的HFS不会对心脏造成任何损害。这些发现的证据表明，一旦完全优化，TAU-20系统就可以适用于临床环境。
联合患有心血管危险因素患者的长期他汀类药物治疗与新发育糖尿病之间的关联
汀类药物是预防原发性和继发性心血管疾病的规定降脂剂。当汀类药物疗法使用他汀类药物治疗时，低密度脂蛋白 - 胆固醇（LDL-胆固醇）浓度的浓度分别降低了约1.8 m时，缺血性心脏病事件和中风的风险分别降低了60％和17％。1个有力的证据证明了过去三十年的他汀类药物使用的利益和安全性已告知脂质降低指南和治疗选择的最新信息，2,3导致他在2003年的他汀类药物的使用量增加到2003年的838.1/100,000人增加到2015年的1,626.9/100,000人。4然而，尽管有好处，但仍有一些风险。来自随机临床试验的最新数据5,6显示了他汀类药物诱发的新发糖尿病（NODM）的增加，导致NODM风险提高了10％至45％。7根据这些风险，美国的食品和药物管理局以及欧洲药品局发出了警告，该警告涉及他汀类药物使用者中糖尿病发病率的增加。8
2024-2025 《有心计划》心脏项目 - 青年义工网络
香港青年团体联合会（HKFYG）于2005年发起了心脏的心脏项目。它旨在培养真正的愿望，以服务社区并促进社区之间相互帮助的概念。学校被要求保证志愿服务时间，鼓励青年为社区提供服务，并要求公司作为志愿服务项目的公司赞助商。应对志愿者的增加和对服务机会的需求的增长，鼓励公司参加该项目提供的服务机会，他们可以参与各种服务并开始关怀行动。
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。
引用本文为：MA，Sungur MA，Sungur A，Zencirci AE。心力衰竭中有心脏肝综合征的存在与死亡率之间的关系
慢性HF和肝之间的关系明确定义。6,7术语心脏肝综合征（CHS）描述了由于另一种病理而导致的肝脏或心脏损伤。肝脏具有双血液供应，并获得了大约25％的心输出量。8因此，肝脏更容易降低心输出量和肝动脉流。肝脏中的拥塞通常是由于右侧心脏增加而导致的慢性HF发生，因此发生肝静脉压力。9先前的研究表明，慢性HF主要以胆汁淤积的酶模式为特征，而在急性HF中则主要观察到升高的转氨酶。连续的充血应力会导致血清γ-谷氨酸转移酶（GGT），碱性磷酸酶（ALP）和总胆红素（TB）水平升高