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急性代偿性心力衰竭（ADHF）证据 - ...
基于证据的指南定义：急性代偿性心力衰竭（ADHF）被定义为新发作的心力衰竭或慢性心力衰竭的代偿作用，并具有保证住院治疗的症状。ADHF可能是由于心肌功能障碍或左心室扩张或肥大而导致的心脏功能障碍引起的。功能障碍可能主要表现为收缩期，舒张压或混合。临床症状在疾病过程过程中可能有很大差异，并且可能与潜在心脏功能的变化无关。ADHF是渐进的，通常是致命的，但是心肌功能障碍和重塑可能会自发改善或由于治疗而改善。在生理术语中，ADHF是一种临床综合征，其特征在于心脏功能障碍引起的休息或压力期间外周氧递送不足。
新发作的急性心力衰竭：临床特征和一年结局。 OP-AHF注册表的观察
引言急性心力衰竭（AHF）可以是首次发生，称为新发（NO-AHF），也可以是预先存在的心力衰竭（HF）的恶化，称为急性解脱的HF（ADHF）[1，2]。ahf对在Opole大学医学院接受心脏病学系的患者中大多数计划外的医院入院率负有责任[3]。尽管它们具有某些特征，但两种类型的AHF在病理生理学，原因和疾病进展方面有所不同[2，4]。no-ahf通常是由突然的事件或潜在的心血管疾病引起的，可能是无症状的。相反，ADHF是一种先前存在的心脏结构，由于炎症，心律不齐，缺血，非治疗治疗或缺乏患者对处方疗法的依从性等因素引起的[2]。该研究的目的是比较NO-AHF和ADHF患者的临床特征，并评估两组的12个月预后。
深层跨模式学习应用于使用家庭收集的心电图和经胸生物阻抗
背景：深度学习已成功地应用于ECG数据，以帮助对心力衰竭（ADHF）的准确，更快地诊断。先前的应用主要集中在良好控制的临床环境中对已知的ECG模式进行分类。但是，这种方法并不能完全利用深度学习的潜力，深度学习的潜力直接学习重要特征而不依靠先验知识。此外，对从可穿戴设备获得的ECG数据的深度学习应用尚未得到很好的研究，尤其是在ADHF预测领域。方法：我们使用了Sentinel-HF研究中的ECG和经胸生物阻抗数据，该研究招募了患有心力衰竭或患有ADHF症状的主要诊断患者的PA（≥21岁）。为了构建一个基于ECG的ADHF预测模型，我们开发了一种被称为ECGX-NET的深层模式学习管道，它利用了可穿戴设备的RAW ECG时间序列和经胸腔生物阻抗数据。为了从ECG时间序列数据中提取丰富的特征，我们首先采用了一种转移学习方法，其中ECG时间序列被转换为2D图像，然后使用Imagenet-Pretained Den Senet121/VGG19模型进行了特征提取。数据过滤后，我们应用了跨模式特征学习，其中回归者接受了ECG和经胸生物阻抗的训练。然后，我们将Densenet121/VGG19功能与回归特征相连，并使用它们用于训练支持向量机（SVM），而无需生物阻抗信息。结果：使用ECGX-NET的高精度分类器预测ADHF，精度为94％，召回79％，F1得分为0.85。仅具有Densenet121的高回报分类器的精度为80％，召回98％，F1分数为0.88。我们发现ECGX-NET对高精度分类有效，而Densenet121对于高回报分类有效。结论：我们显示了从门诊病人获得的单渠道ECG记录中预测ADHF的潜力，从而及时警告心力衰竭的迹象。我们的跨模式特征学习管道有望通过处理医疗场景和资源限制的独特要求来改善基于ECG的心力衰竭预测。
术前脑体积损失与左心室辅助支持的晚期心力衰竭患者的术后del妄有关
de妄是左心室辅助装置（LVAD）植入后晚期心力衰竭（ADHF）患者的常见神经系统并发症，从而显着影响恢复。这项研究旨在分析正在接受LVAD植入的ADHF患者中对大脑的非对比度计算机断层扫描（CT）扫描，以确定曾存在的脑萎缩与术后del妄之间的关联。从2020年3月至2023年7月进行了一项涉及166例ADHF患者的研究。植入前使用先进的定量神经影像学技术分析了非对比度CT扫描。评估的主要标记是侧心室分数（LVF），其次级标记包括皮质灰质分数（CGMF），白质分数（WMF），基底神经节分数（BGF）和丘脑分数（TLF）。在植入后的两周内，共有56例患者（33％）经历了术后del妄。div妄患者年龄较大，并且表现出更大的脑萎缩，该患者由较高的LVF和较低的CGMF，WMF，BGF和TLF值表示。ir妄的发生与年龄和心室增大密切相关，主要是在侧心室中。LVF有效地预测了妄想的发展，无论年龄如何。术前脑大量分析，特别是侧心室的大脑体积分析，对于识别有术后del妄风险的患者至关重要，增强了术后治疗以及改善LVAD接受者的结果。
原文 - 出院时的 VExUS 评分为……
充血相关的体征和症状是 HF 住院和随后再入院的最常见原因之一，5 凸显了急性失代偿性心力衰竭 (ADHF) 后未解决的充血是导致再入院率升高的主要原因。 6 因此，管理临床拥挤一直是住院治疗的主要目标。 7 然而，登记数据显示，尽管 HF 症状持续存在，但仍有大约 40% 的患者出院。 8、9 此外，即使没有临床充血，心脏充盈压也可能升高，这突出了亚临床血流动力学异常在 HF 病理生理学中的作用。这强调了对容量状态进行全面评估的必要性，以优化 ADHF 患者的容量管理。 10
2022 年 ACCP/ASHP 心脏病学药学复习和再认证课程
从 ADHF 中恢复。心脏移植和机械循环支持 教员：Douglas L. Jennings，Pharm.D.，FCCP，FACC，FAHA，FHFSA 长岛大学药学实践副教授 临床药剂师，心脏移植和 LVAD 团队 纽约长老会医院 哥伦比亚大学欧文医学中心 纽约，纽约 讲座时间 1.5 小时 关键词：心脏病学、心血管疾病、心力衰竭、移植 在本活动结束时，你将能够：
埃塞俄比亚哈拉尔大三级医院成年患者的院内死亡率和相关因素
一旦被诊断出，AHF患者就可以根据表现方式使用不同的方法进行分类。取决于患者是否有HF病史，它被归类为“心力衰竭病史的患者和从没有心力衰竭病史的人发生的急性心力衰竭（ADHF）”。基于介绍时的收缩压（SBP），AHF被归类为“高血压AHF（SBP> 140mmHg），正常的AHF（SBP为90-140mmHg）和低血压AHF（SBP <90mmHg）””。根据患者的血液动力学状况，它被归类为“温暖而干燥的（充满拥塞的饱满），温暖而潮湿（灌注良好但充血），寒冷而干燥（不充血的渗透率），以及寒冷和潮湿（湿润和潮湿（灌注和充血））”。基于左心室射血分数（LVEF），AHF被归类为“射血分数减少，AHF的AHF和保留的射血分数降低”（11）。
原始文章 - 出院时的Vexus得分...
加压素拮抗作用在心力衰竭中的疗效：对Tolvaptan（Everest）评分的结果研究是一种临床工具，用于评估ADHF患者的充血和指导断路疗法。10,11然而，当前的证据表明，评估充血的传统方法，例如胸部X射线照相和临床评估，可能会受到限制。肺超声（LUS）已成为评估肺部充血的有前途的工具，其精度比传统方法更高。尤其是12,13，LUS上的B线的存在可预测HF患者的再入院或死亡风险更高。14评估全身充血的另一种方法是静脉超声（VEXUS）评分，它结合了肝，门户和肾上静脉的下腔静脉（IVC）扩张和脉冲波多普勒。15虽然Vexus得分在评估HF方面越来越受欢迎，但其在
原始研究piperacillin/tazobactam使用与头孢菌素可能与急性代偿性心力衰竭有关
iperacillin/tazobactam（PTZ）是一种组合静脉注射抗生素，由半合成的抗血清β -lactacham，哌啶钠和β-乳杆菌酶抑制剂Tazobactam So- dium组成。1 PTZ在医院的环境中广泛处方，包括多种感染，包括但不限于美国食品药物管理局（美国食品药物管理局）批准的适应症：腹内感染，皮肤和皮肤结构感染（SSTI），尿道感染（UTI）（UTI）和肺炎。鉴于其活性和相对安全性的广泛范围，PTZ是许多经验性静脉注射抗生素方案的支柱。PTZ的主要消除途径是肾脏排泄，建议通过减少肌酐清除率进行剂量调整。此外，PTZ的使用与急性肾脏损伤和肾脏恢复有关。1-3有多种机制可以通过这些机制来促进急性解算的心脏失败（ADHF）。4这些机制包括直接的心脏毒性；阴性肌力，促肌或年角效应；恶化的高血压；钠负荷；限制了心力衰竭（HF）药物的益处的药物相互作用。PTZ的一个可能被忽视的成分
使用 RenalGuard® 系统进行利尿治疗
摘要背景：本研究旨在分析利尿反应、临床特征和选定生化标志物浓度之间的潜在关系，并确定一组可从标准利尿疗法与 RenalGuard® 系统相结合的新疗法中受益的患者。方法：这是一项回顾性研究，纳入 19 名因急性失代偿性心力衰竭 (ADHF、NYHA III-IV 级、血压 125 ± 14/73 ± 16 mmHg、eGFR 58 ± 24) 住院的患者，尽管接受了标准治疗，但仍持续存在过度补水。对选定的临床和生化参数进行了有针对性的比较分析，以确定与更好的利尿反应相关的参数[良好利尿反应者 (GDR) 组]。结果：利尿剂反应良好的组肌酐水平（1.23 ± 0.4 vs. 1.69 ± 0.35，p = 0.025）、镁（0.70 ± 0.14 vs. 0.83 ± 0.09，p = 0.030）和血尿素氮（BUN，28 ± 11 vs. 39 ± 10，p = 0.045）明显较低。此外，GDR 组的 12