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糖尿病的生物标志物：房颤的发病机理中的作用
摘要。- 心房原纤维（AF）和糖尿病的患病率每天都在增加，并且通常与糖尿病和控制持续时间更长的持续时间共存，使个人面临着更高的AF风险。本评论的文章介绍了一些与糖尿病患者相关的传统和新颖的生物标志物。文献综述采用了几个数据库，包括Google Scholar，PubMed和Science Dicect。调查于2023年10月30日完成。使用了许多术语，包括“ AF”，“生物标志物”，“糖尿病”和“病因”。有许多二丁的生物标志物，但是本评论文章仅报告瘦素，脂联素，糖化血红蛋白，神经酰胺，纤维蛋白，纤维蛋白原，血液学指数，介入介粒蛋白 - Kin-108，血小板福音1，血小板福音1，血小板素1，酰基丙烷，丙氨酸，纤维素蛋白 - 胶质素 - 凝胶蛋白 - 凝聚剂 - 抑制剂 - 抑制剂 - 抑制剂1.胆固醇，因为这些生物标志物在AF的病原体中起着重要作用。然而，未发现果糖，糖明，1,5二氨基糖素，fetuin-a，α-羟基丁酸，甘露糖结合凝集素丝氨酸丝氨酸肽酶，跨果蛋白，跨果蛋白，IL-1受体拮抗剂。通过测量相关的生物标志物，对糖尿病与AF之间的相互作用可以有助于更好的风险评估，早期检测以及针对风险的人或已经受这些条件影响的个人的有针对性的特性策略的发展。对糖尿病与AF之间的相互作用可以有助于更好的风险评估，早期检测以及针对风险的人或已经受这些条件影响的个人的有针对性的特性策略的发展。
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。
心力衰竭，女性和心房颤动是人心房心肌病的主要驱动因素：Catch Me Consortium
方法和结果：我们检查了左心房（LA，n = 95）和右心房（RA，n = 76）的附属于欧洲接受心脏手术的患者。在小麦胚芽凝集素/CD31/波形蛋白染色后，进行了组织学ATCM特征的定量。通过多个线性回归模型确定AF，心力衰竭，性别和年龄对组织学特征的贡献。持续的AF与室内物理纤维化的增加有关（LA： +1.13±0.47μm，p = 0.038; RA： +0.94±0.38μm，p = 0.041），而总细胞外基质含量却没有。男性的心肌细胞较大（LA： +1.92±0.72μm，P <0.001），而女性则具有更多的内膜纤维化（LA： +0.99±0.56μm，P = 0.003）。Patients with heart failure showed more endomysial fibrosis (LA: +1.85±0.48 μ m, P <0.001) and extracellular matrix content (LA: +3.07±1.29%, P =0.016), and a higher capillary density (LA: +0.13±0.06, P =0.007) and size (LA: +0.46±0.22 μ m, P = 0.044）。Fuzzy k-means clustering of histological features identified 2 subtypes of atCM: 1 characterized by enhanced endomysial fibro- sis (LA: +3.17 μ m, P <0.001; RA: +2.86 μ m, P <0.001), extracellular matrix content (LA: +3.53%, P <0.001; RA: +6.40%, P <0.001) and成纤维细胞密度（LA： +4.38％，P <0.001），1以心肌细胞肥大为特征（LA：+1.16μm，P = 0.008； RA：+2.58μm，P <0.001）。患有纤维化ATCM的患者更频繁地女性（LA：优势比[OR]，1.33，P = 0.002; RA：OR，1.54，P = 0.004），持续的AF（LA：OR，1.22，P = 0.036）或心脏失败（LA：：：la：la：oy，1.62，p <0.001）。肥厚特征在男性中更为常见（la：OR = 1.33，p = 0.002; ra：or，1.54，p = 0.004）。
心房颤动患者的心力衰竭和大出血
摘要 背景 心房颤动 (AF) 出血风险预测评分不包括心力衰竭 (HF)，这反映出其作为大出血风险因素的重要性尚不确定。我们旨在报告 HF 和 AF 患者与无 HF 的 AF 患者（“仅 AF”）相比首次大出血的相对风险。 方法 2000 年 1 月至 2018 年 12 月在临床实践研究数据链接中对 2 178 162 名年龄 ≥ 45 岁的人进行英国初级保健队列研究，并链接到二级保健和死亡率数据库。我们使用传统的生存分析和竞争风险方法，考虑了全因死亡率和抗凝治疗。结果 经过 7.56 年的中位随访，60 270 人被诊断患有 HF 和 AF，其中 4996 人（8.3%）出现大出血，36 170 人死亡（60.0%），而 126 251 名仅患有 AF 的人中，分别为 8256 人（6.4%）和 34 375 人（27.2%）。不到一半的 AF 患者被处方抗凝剂（自 2014 年起为 45.6%），尽管 75.7% 的患者被处方抗血小板或抗凝剂。在完全调整的 Cox 模型中，HF 和 AF 患者发生大出血的 HR（2.52，95% CI 2.44 至 2.61）高于仅 AF 患者（1.87，95% CI 1.82 至 1.92），即使在接受抗凝治疗的人群亚组分析中也是如此。然而，在 Fine and Gray 竞争风险模型中，仅 AF 患者（1.82，95% CI 1.77 至 1.87）或 HF 和 AF 患者（1.71，95% CI 1.66 至 1.78）发生大出血的 HR 相似。结论与仅 AF 患者相比，HF 和 AF 患者发生大出血的风险更高，目前的预测评分可能低估了 HF 和 AF 患者的出血风险。然而，患有 HF 和 AF 的人死亡的可能性比发生大出血的可能性更大，因此在预测未来出血风险时应仔细考虑个人的预期预后。
因子XI抑制剂：心房颤动中抗凝的未来？
参考文献1。Lippi G，Sanchis-Gomar F，Cervellin G.房颤的全球流行病学：流行病和公共卫生越来越多。国际中风杂志。2021; 16（2）。2。Visseren Flj，Mach F，Smulders YM，Carballo D，Koskinas KC，Back M等。2021临床实践中有关心血管疾病预防的ESC指南。Eur J Prev Cardiol。2022; 29（1）：5–115。3。ho kh，van Hove M，LengG。抗凝药处方的趋势：对英语初级保健中当地政策的审查。卷。20，BMC卫生服务研究。2020。4。Afzal S，Zaidi Str，Merchant HA，Babar Zud，Hasan SS。在过去十年中，英格兰口服抗凝剂的处方趋势：重点是新的和旧药物和不良事件报告。J溶栓溶栓。2021; 52（2）。5。Bassand JP，Virdone S，Badoz M，Verheugt FWA，Camm AJ，Cools F等。在新诊断的房颤中，NOAC和VKAS的出血和相关死亡率是由Garfield-Af-Aft Incortration产生的。血液副词。2021; 5（4）。6。Mountfort K，Camm J，Lip G，Goette A，Le Heuzey JY。心房颤动中预防中风 - 结果和未来的方向。心律失常电论修订版2014; 3（3）：194。 7。 Pokorney SD，Gersh BJ，Ahmad A，Al-Khatib SM，Blank M，Coylewright M等。 心房预防中风2014; 3（3）：194。7。Pokorney SD，Gersh BJ，Ahmad A，Al-Khatib SM，Blank M，Coylewright M等。心房预防中风
心房颤动的管理：患者需要知道
这些程序需要使用胸壁上的小切口从外面进入心脏。他们需要经验丰富的外科医生，因此在治疗AF患者的每个中心都不可用。它们非常有效地创建导致AF的电活动的障碍，也可以与导管消融结合使用。如果导管消融尚未成功或对没有反应药物治疗的患者，则建议采用这些方法。在手术过程中，外科医生还将阻止血凝块经常形成的心脏区域，尽管如果您有任何中风的危险因素，您仍然需要服用血液稀释剂。
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
我控制心房颤动（AF）
危险因素是增加您患疾病或病情的风险。患AF的危险因素包括：•年龄较大，尤其是65岁或年龄较大•冠状动脉疾病•高血压•心脏瓣膜疾病•先前的心脏或肺手术•心肌炎症（心肌的炎症）•心肌病（心肌疾病（心肌疾病）（心肌疾病）•尤其是心脏衰竭•诸如杀伤力•诸如肺部障碍•肺部障碍，例如肺部障碍，•诸如肺部障碍，•诸如肺部障碍，•诸如肺部障碍，•诸如肺部肌肉范围，•诸如肺部的障碍，•诸如肺部肌肉，•诸如肺部肌肉，•诸如肺部肌肉•呼吸暂停（睡觉时呼吸中断）和•滥用物质或酗酒。
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。