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World File Search System纤颤
心心心肌病：一种疾病J-Wave综合征和特发性心室纤颤
本文中表达的观点不一定是编辑或美国心脏协会的观点。通讯：Elijah R Behr，马萨诸塞州，医学博士，心血管临床学术组，分子与临床科学研究所，圣乔治大学，伦敦圣乔治大学，克兰默露台，伦敦，SW17 0RE，EBEHR@SGHR@SGUL.AC.AC.AC.UK;或Amsterdam UMC的Ruben Coronel，位置AMC，Meibergdreef 9，1105 AZ Amsterdam，荷兰，电子邮件r.coronel@amsterdamumc.nl *r。 Coronel和E.R.behr同等贡献。有关资金和披露的来源，请参见第1630页。©2023作者。流通于美国心脏协会，Inc。发表这是根据Creative Commons归因许可条款的开放访问文章，该条款允许在任何媒介中使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始作品。
颤振：创建视听触摸反馈引起的颤振幻觉
图3。左：要确定振动声音的最大截止频率，我们计算了频率在不再可识别的区域中的频率。在-165 dB和12866 Hz的频率达到这一点。垂直虚线表示截止频率。右：截止频率的表示。可以看出，在每个条件上的声音相同。取决于截止频率，不存在截止声音频谱中的所有音调（灰色），只是下面的音调（黑色）。此示例用于3525 Hz的截止频率。
每个高中的除颤器
扩大治疗的努力并没有跟上新墨西哥州的物质使用量的需求越来越多的步伐，而在大流行期间趋势恶化。在2021年，有3,303名新墨西哥州死于药物过量和与酒精有关的原因。酒精仍然是新墨西哥州的主要使用物质问题，而2,274名新墨西哥州在2021年死于与酒精有关的原因，每天大约六人。该州已有十多年的酒精相关死亡率最高，该州与酒精相关的死亡率在2019年至2021年之间恶化。然而，与阿片类药物相比，酒精使用障碍受到政策的关注较少，治疗方案不符合需求规模。新墨西哥州的药物多余的死亡率是2021年全美第六高的。芬太尼死亡在2019年后激增，使甲基苯丙胺和其他阿片类药物的过量死亡更加复杂。根据卫生部（DOH），甲基苯丙胺和芬太尼现在是新墨西哥州药物过量死亡的最常见原因，医疗保健倡导组织英联邦基金会在全国范围内的70％的过量死亡人数中发挥了70％的作用。DOH报告了2021年芬太尼涉及芬太尼的新墨西哥州56％。芬太尼自2019年以来驱动了药物过道死亡的增加，尽管涉及甲基苯丙胺的过量死亡也有所增加。在2021年，有574名新墨西哥州死于涉及芬太尼的过量药物，488名新墨西哥州死于涉及甲基苯丙胺的过量药物。总共有1,029名新墨西哥州死于2021年的药物过量，每天大约三人。新墨西哥州通过基于证据的危害和治疗计划进行了大量投资，并开发了解决该州药物使用障碍的能力。该州每年将大约8亿美元投资于Medicaid行为健康计划，该计划是该州最大的药物使用付款人，并向所有新墨西哥州的近一半提供行为健康保险。此外，该州现在还拥有可用于解决药物使用的大量资源。尽管进行了这些投资，但新墨西哥州尚未能够逆转与物质有关的死亡的趋势，这些死亡近年来迅速增加。国家很难解决迅速改变的非法药物市场或逆转与酒精有关的发病趋势。DOH估计在2020年，只有三分之一的新墨西哥人正在接受治疗。 医疗补助数据表明，通过该计划接受治疗的新墨西哥州人数是该州最大的SUD付款人，在2019年至2022年期间增加了19％。 饮酒障碍是SUD最普遍的形式，与酒精相关的死亡人数正在以加速率增加。 大流行的影响加剧了现有问题。 根据美国国家酒精滥用和酒精中毒研究所的说法，大流行的创伤，包括Covid-19感染，失业，住房位错和社会隔离DOH估计在2020年，只有三分之一的新墨西哥人正在接受治疗。医疗补助数据表明，通过该计划接受治疗的新墨西哥州人数是该州最大的SUD付款人，在2019年至2022年期间增加了19％。饮酒障碍是SUD最普遍的形式，与酒精相关的死亡人数正在以加速率增加。大流行的影响加剧了现有问题。根据美国国家酒精滥用和酒精中毒研究所的说法，大流行的创伤，包括Covid-19感染，失业，住房位错和社会隔离
心脏起搏和除颤的进步
心律不齐是全球发病率和死亡率的主要原因。心脏起搏和除颤技术的发展和完善对于管理这些条件至关重要。起搏设备，包括起搏器和除颤器，已经从基本工具发展为能够提供量身定制疗法的复杂系统。本文探讨了起搏和除颤方面的最新进步，重点是技术创新，临床应用和未来前景。心脏起搏的最重大进步之一是发展无领先的起搏器。传统的起搏器要求铅将设备连接到心脏，从而带来风险，例如感染，铅脱落和铅骨折。无领先的起搏器，例如MICRA经导管起搏系统，是通过导管直接植入心脏的小型，独立的设备。这些设备消除了对铅的需求，减少并发症并改善患者预后。[1,2]。
人工智能在除颤器中的作用
摘要 自动体外除颤器 (AED) 和植入式心脏复律除颤器 (ICD) 用于治疗危及生命的心律失常。在临床实践中，AED 和 ICD 使用电击建议算法将心电图描记图分类为可电击或不可电击心律。最近，机器学习算法已被评估用于电击决策分类，其准确性越来越高。除了心律分类之外，它们还被用于诊断心脏骤停的原因、预测除颤成功率和无需中断心肺复苏的节律分类。本综述探讨了机器学习在 AED 和 ICD 中的众多应用。虽然这些技术是令人兴奋的研究领域，但它们的广泛使用仍然存在局限性，包括高处理能力、成本和“黑匣子”现象。
432自动外部除颤器
A medical heart monitor and defibrillator device that: Has been cleared for market by the federal Food and Drug Administration, Can recognize the presence or absence of ventricular fibrillation or rapid ventricular tachycardia, Can determine, without intervention by an operator, whether defibrillation should be performed, and On determining that defibrillation should be performed, automatically charges and requests delivery of an electrical impulse to an个人的心脏和：（1）需要操作员干预才能提供电脉冲；或（2）随着电脉冲的传递，会自动继续。（马里兰州法规（COMAR）§30.01.01.02）心肺复苏（CPR）：