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心房颤动的全球负担：来自亚洲和巴西的声音
心房颤动 (AF) 是最常见的心律失常，可导致中风、心力衰竭、痴呆和住院等重大死亡和发病率。过去，AF 的大部分临床流行病学研究都来自西方人群，但在过去十年中，越来越多的研究来自非西方人群，尤其是亚洲人群。即使是从这些非西方国家出现的主要研究来看，也主要关注城市数据或专科中心，其中 AF 筛查和索赔数据或行政数据集为 AF 护理提供了一些当代见解。鉴于中风和出血率的种族差异，拥有全球视角来看待 AF 非常重要，正如最近的比较流行病学研究所强调的那样。1、2
心脏结节病患者心房颤动的患病率和预后价值
1次血管生物学和医学系，国王多多大学医学院研究生院，2-1-1 Hongo，东京邦克约 - 库，东京113-8421，日本； 2日本川川市Kameda医疗中心心脏病学系； 3日本苏亚国家脑脑和心血管中心心血管医学系； 4日本哈马马村的Hamamatsu大学医学院内科III心脏病学系； 5日本苏亚大学医学院医学院心血管医学系； 6日本科比大学医学院内科医学系心血管医学系； 7日本名古屋伦纳大学医学院心脏病学系； 8日本高知的高知大学心脏病学和老年医学系； 9日本萨加米哈拉基塔萨托大学医学院心血管医学系； 10荷兰莱顿莱顿大学医学中心心脏病学系；和11日本医学研究与发展核心研究机构进化医学科学技术（AMED-CREST），日本东京医学研发机构，日本东京
混合决策支持以监测预防中风的房颤
摘要：在本文中，我们讨论了混合决策支持，以监视预防中风的房间效果。混合决策支持采用人类专家和机器算法的形式，该算法在诊断方面合作。预防中风的联系源于以下事实：心房颤动（AF）患者的中风风险增加了。早期诊断会导致足够的AF治疗，可以将中风风险降低66％，从而防止中风。监测服务基于心率（HR）测量。通过物联网（IoT）技术传达并存储所得信号。深度学习（DL）算法自动估计AF概率。基于这项技术，我们可以为医疗保健提供者提供四种不同的服务：（1）普遍访问患者数据； （2）自动AF检测和警报； （3）医师支持； （4）反馈渠道。这四个服务创造了一个环境，医师可以与机器算法共生，以建立和传达高质量的AF诊断。
心房颤动中的心室率和心力衰竭和死亡的风险
1心脏病学系，心脏中心，哥本哈根大学医院 - 丹麦哥本哈根9号钻机医院，丹麦哥本哈根东部2100； 2哥本哈根大学医院心脏病学 - Herlev and Gentofte，市长IB Juuls Vej 11，2730 Herlev，丹麦； 3哥本哈根大学卫生与医学科学系临床医学系，丹麦哥本哈根哥本哈根大学，哥本哈根北部2200； 4丹麦9220 AALBORG EAST的Fredrik Bajers VEJ 7K，AALBORG大学健康科学技术系； 5丹麦心脏基金会心血管流行病学与研究系，丹麦Vognmagergade 7，1120哥本哈根，丹麦； 6哥本哈根大学医院心脏病学和临床研究系 - 北西兰，Dyrehavevej 29，3400Hillerød，丹麦； 7阿尔堡大学医院心脏病学系，霍布罗夫18-22，丹麦9000阿尔堡； 8号哥本哈根大学公共卫生系ØsterFarimagsgade 5，1353哥本哈根，丹麦
SGLT2抑制剂对2型糖尿病合并房颤患者的影响
心房颤动 (AF) 是最常见的持续性心律失常，与卒中、心力衰竭 (HF) 和死亡的高风险相关 [1]。一项荟萃分析表明，与无 AF 的患者相比，AF 患者患 HF 的风险高 4.62 倍 [2]。心房收缩缺失和舒张时间不规则可导致左心房压力升高和每搏输出量减少，从而促进 HF 的发生 [3]。尽管有当代的治疗策略，AF 的负担仍然保持不变，并且 AF 患者的死亡风险在过去十年中并未显着改善 [4]。最近，钠葡萄糖协同转运蛋白 2 (SGLT2) 抑制剂已被证明对具有高心血管 (CV) 风险、慢性肾功能不全或 HF 的 2 型糖尿病患者具有临床益处。这包括降低因 HF 住院的风险和心血管死亡，以及改善肾脏结局 [5]。尽管 SGLT2 抑制剂的有益作用机制仍在研究中，但已提出了几种机制，例如通过渗透性利尿和排钠降低前负荷和后负荷、改善血管功能、改善心脏能量代谢、预防炎症、抑制心脏 Na+/H+ 交换，以及提高促红细胞生成素水平 [6]。AF 和糖尿病常常共存，当糖尿病患者出现 AF 时，会导致更糟糕的临床结局。在一项针对已确诊心血管疾病的 2 型糖尿病患者的临床试验中，基线时患有 AF 的患者比无 AF 的患者发生不良 HF 结局的概率更高。在这项试验中，无论是否存在 AF，SLGT2 抑制剂均可减少 HF 相关事件和肾脏事件 [7]。此外，一些研究报告称，SGLT2 抑制剂可减轻 AF 或心房扑动的负担 [ 8 ]。然而，关于 SGLT2 抑制剂对 AF 患者的直接临床效果的数据仍然有限。在本研究中，我们在全国范围内的人群队列中评估了 SGLT2 抑制剂与 DPP4 抑制剂在 2 型糖尿病和 AF 患者中的临床结果。
禁食，对阿尔茨海默氏病的潜在干预
房颤（AF）是全球医学实践中最常见的节奏之一[1]。传统，AF可以分为五种模式：首先被诊断出，阵发性，持久，长期持久和永久性AF [2]。AF患者患心力衰竭和中风的风险增加，导致严重的残疾和死亡[3]。糖尿病（DM）是AF的主要危险因素之一[4-6]。亚临床AF发作通常在2型糖尿病（T2DM）患者中频繁出现，并与血栓栓塞风险增加有关[7]。进一步，在使用DM的患者中，对AF的治疗似乎更具挑战性。与普通人群相比，DM的植物的AF消融结果较差，与非DM组相比，DM组的AR-Rhythmia复发率明显更高[8，9]。AF和DM目前都是全球著名的公共卫生问题[10]。但是，尚未完全研究DM中AF的基本机制。
心房颤动患者脑血管病变的性别差异
摘要 目的 研究房颤 (AF) 患者 MRI 上血管性脑病变的患病率、体积和分布的性别差异。方法 在这项横断面分析中，我们纳入了瑞士多中心房颤研究 (SWISS-AF) 中的 1743 名 AF 患者（27% 为女性），这些患者均有基线脑 MRI。我们用多变量逻辑回归比较了男性和女性之间大面积非皮质或皮质梗塞 (LNCCI)、小面积非皮质梗塞、微出血 (MB) 和白质高信号 (WMH，Fazekas 评分≥2 为中度或重度) 的存在和总体积。我们生成了基于体素的概率图来评估病变的解剖分布。结果 我们没有发现强有力的证据表明女性与所有缺血性梗塞（LNCCI 和 SNCI 合并；调整后的 OR 0.86，95% CI 0.67 至 1.09，p=0.22）、MB（调整后的 OR 0.91，95% CI 0.68 至 1.21，p=0.52）和中度或重度 WMH（调整后的 OR 1.15，95% CI 0.90 至 1.48，p=0.27）的患病率存在关联。然而，女性的总 WMH 体积比男性大 17%（多变量调整后的乘积效应 1.17，95% CI 1.01 至 1.35；p=0.04）。病变概率图显示，男性和女性的缺血性梗塞均以右半球为主，而 WMH 分布对称。结论 女性白质病负担高于男性，而其他病变的体积和患病率并无差异。我们的研究结果强调了控制 AF 患者脑小血管病风险因素的重要性，尤其是对女性患者而言。
右心耳的解剖及其在临床实践中的重要性
右心耳是右心的重要解剖标志，随着心脏病学的发展，右心耳受到越来越多的关注，本文就右心耳解剖结构及其临床价值的研究进展进行综述，以整理和补充相关资料。右心耳的形态与左心耳不同，其外表相对平坦，内部结构由端嵴和梳状肌组成。在临床介入治疗中，右心耳常作为电极植入部位，梳状肌的厚度和右心耳壁厚与心房导线植入的效果密切相关。对于血栓形成的心房颤动而言，右心耳是血栓的好发部位之一。然而，右心耳血栓形成率低于左心耳。熟悉右心耳的解剖结构对于心房导线植入至关重要，右心耳在心房颤动中的作用需要进一步研究。（Folia Morphol 2024；83，2：294–299）
混合决策支持以监测预防中风的房颤
摘要：在本文中，我们讨论了混合决策支持，以监视预防中风的房间效果。混合决策支持采用人类专家和机器算法的形式，该算法在诊断方面合作。预防中风的联系源于以下事实：心房颤动（AF）患者的中风风险增加了。早期诊断会导致足够的AF治疗，可以将中风风险降低66％，从而防止中风。监测服务基于心率（HR）测量。通过物联网（IoT）技术传达并存储所得信号。深度学习（DL）算法自动估计AF概率。基于这项技术，我们可以为医疗保健提供者提供四种不同的服务：（1）普遍访问患者数据； （2）自动AF检测和警报； （3）医师支持； （4）反馈渠道。这四个服务创造了一个环境，医师可以与机器算法共生，以建立和传达高质量的AF诊断。
左心房功能与心力衰竭的连接，并保留了射血分数
左心率（HFPEF）的心力衰竭总结，左心房增大是一种替代标记物，具有慢性左心室舒张功能障碍。因此，经常在日常临床实践中评估左心房体积，以确定左心室舒张功能障碍的存在。然而，最近的研究表明，左心功能障碍是导致HFPEF发病机理的重要因素，预计它将成为HFPEF的治疗靶标之一，而不仅仅是替代标记。eChocar-diography在识别左心功能障碍和重塑HFPEF中起着核心作用。在这篇综述中，我们描述了使用超声心动图评估HFPEF中左心功能的方法。（int Heart J Advance出版）关键词：超声心动图，应变成像，舒张功能