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心力衰竭与患有房颤的受试者相关的死亡，1999年至2020年
方法和结果：从疾病控制和预防中心中提取数据，以广泛的在线数据进行流行病学研究，以确定由于AF年龄≥15岁的AF受试者的HF相关死亡，因此每10万人的年龄调整后死亡率趋势。为了计算全国年度趋势，我们使用联接点回归评估了年度年度变化（AAPC）的平均年度百分比变化（AAPC）和年度变化，相对95％CIS。在1999年至2020年之间，916 685 HF相关的死亡（396 205名男性和520 480妇女）发生在美国成年人中的AF中。整体年龄调整的死亡率增加（AAPC： +4.1％[95％CI，3.8-4.4]； p <0.001），尤其是在2011年之后（每年变化百分比， +6.8％[95％CI，6.2-7.4]; P <0.001）男性（AAPC， +4.8％[95％CI，4.4-4-4.4-4-5.00; +4.2％[95％CI，3.9至4.6]；在年龄<65岁的受试者中（AAPC： +7.5％）[95％CI，6.7-8.4]; p <0.001）。较高的死亡人数在南部注册（32.8％）。在COVID-19大流行的第一年中，AF年龄> 65岁的AF患者的HF相关死亡人数显着过多。
胎儿心脏异常留下心房异构主义
我们报告了一个35岁的G7 P3孕妇的病例，她们进行了异常扫描和胎儿超声心动图（ECHO），显示左室异构异构主义，下腔静脉的下腔和半肌肌延伸到左肠vena vena cava和胎儿的胎儿性心动节症。怀孕以妊娠36 +4周的妊娠剖宫产结束，以期为患者要求。新生女婴需要专家新生儿医生和心脏病医生咨询，并在新生儿重症监护室住了4天，此后，她以定期随访的利尿剂为稳定的临床状况出院，并计划在6个月中进行手术。左心房异构主义在产前检测到心脏畸形的各种范围。完整的心脏阻滞，复杂的心脏异常和胎儿水力是不良的预后特征。那些仅患有较小心脏畸形的人在产后胆管闭锁和由于肠梗阻导致的肠梗阻而处于危险中。目前的报告提出了胎儿剩下的心房异构主义的案例。专家超声师和胎儿心脏病专家在怀孕中确定了这种情况。一般而言，左室异构主义的心脏状况似乎不那么严重。因此，由于这种情况的稀有性，我们报告了此情况。左心房异构主义是一种具有挑战性的疾病，需要专家心脏病专家的意见和产前咨询。对预后迹象不佳的产前监测对于通过多学科团队方法为制定适当的计划和产后干预的适当计划至关重要。
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
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。
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。
在亚洲太平洋心律社会房颤注册表中对Cool-AF分数的外部验证
acei¼Ace抑制剂； Af¼14; Aphrs¼亚洲心律节奏协会； ARB¼血管紧张素受体阻滞剂； BMI¼体重指数； BPM¼每分钟节拍； CAD¼冠状动脉疾病； CCB¼钙通道阻滞剂； CKD¼慢性肾脏疾病； COPD¼慢性阻塞性肺疾病； DBP¼舒张压； eorp-af / earobservational研究计划的房颤； HF¼心力衰竭； HR¼心率； NOAC¼Non-Vitamin K抗凝剂； OAC¼口服抗凝治疗； SBP¼收缩压； TIA¼瞬时缺血发作； VKA¼维生素K拮抗剂。
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。
心房心肌病心房心肌病
自1995年以来，心房心理病（ACM）的概念与心肌纤维化有关。尽管在2016年达成共识，但ACM的定义主要依赖于组织病理学发现。对ACM的诊断标准的关注是由与动物纤维纤维（AF）独立独立的血栓栓塞事件的潜在联系所驱动的。ACM和AF之间相互关系的复杂性使得对与ACM相关的血栓栓塞风险进行任何评估。ACM的血栓形成性是一种涉及电气，功能和结构修饰的多方面临床PHE NOMENON。诸如心血管危险因素（例如高血压），常见心脏合并症（例如心力衰竭）和心脏外疾病（例如，神经肌肉疾病）等因素可以促进房屋的危险，可以促进房屋的危险，触发心房纤维化（AF）并增加链球菌事件的风险。可以使用几种诊断方法来检测ACM的关键特征，包括通过表面和腔内ECG评估的电更改，以及通过超声心动图和心脏磁共振（CMR）评估的结构和功能改变。这些方法可以通过电原形映射（EAM）来调整，以增强心肌组织表征和心房纤维化评估的准确性。尽管某些临床状况（例如房屋高速发作，AHRES；未确定来源的栓塞中风，ESUS）通常会在其血栓栓塞预预告片中表现出心房变化，但最近的随机试验未能证明ACM没有ACM的ACM患者口腔抗强化的益处。但是，正如4S-AF计划所提出的那样，ACM构成了AF开发的底物。这篇综述强调了缺乏诊断金标准以及对ACM的临床标准的需求，旨在更好地了解房屋结构和功能危险的潜在治疗意义，即使没有AF的临床证据。
