XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCVD
第九届波兰疼痛研究协会研讨会
近年来，关于疼痛与心血管疾病（CVD）发病率关系的研究报告层出不穷。根据已发表的数据，CVD似乎在慢性疼痛患者中更为常见。纵向研究发现，即使对CVD风险因素进行了相关调整，慢性疼痛患者的心血管事件和死亡风险仍然增加。疼痛和CVD有几种共同的病理生理途径，例如交感神经系统激活、炎症、肠道菌群改变和遗传特征。此外，常用的止痛药，如非甾体抗炎药和阿片类药物，会增加心血管风险。生活方式因素，包括身体活动水平，也与慢性疼痛和CVD有关。与慢性疼痛相关的合并症也可能很重要，因为除了糖尿病和高血压之外，抑郁/焦虑、癌症、关节炎和炎症性疾病也会影响CVD的风险。即使在调整了年龄、性别、已知的心血管疾病风险因素、合并症、止痛药和社会经济地位后，研究中观察到的疼痛与心血管疾病之间的关联也只是减弱了，但仍然很显著。慢性疼痛患者的心血管风险显著增加，这表明，尽管慢性疼痛迄今为止尚未被认定为与心血管风险增加相关的疾病，但这类患者需要采取更多的预防措施。
引用Liu P，Shang J，Qi Z，Qiu S，Lai X，Shi L，Shi L，Zhang Z，Li M和Yang L（2024），深链脊椎炎与心血管疾病的关联
心血管疾病（CVD）包括影响心脏和血管系统的多种疾病（Tsao等，2022）。遗传因素和环境因素都可能在CVD的发展和发展中起作用。尽管在诊断和治疗这些疾病方面取得了进步，但CVD仍然是全世界死亡率和残疾的主要原因（Roth等，2020）。鉴于严重的社会和临床后果，对CVD的危险因素的早期识别和干预对于降低发病率和死亡率至关重要（Roger等，2020）。值得注意的是，一些研究表明，强直性脊柱炎和CVD之间可能存在关联（Ding等，2022； Kwon等，2022）。强直性脊柱炎（AS）被分类为一种自身免疫性疾病，导致骨骼重塑和脊柱僵硬（Toussirot，2021）。先前的研究尚未确定在AS患者中确定CVD的风险。一些研究表明是CVD的独立危险因素（Setyawan等，2021; Kwon等，2022），但已经发布了冲突的结果（Tsai等，2015），这些关系是否是因果关系，其方向性是否仍然不清楚。最近，大型荟萃分析表明，CVD合并症在AS中很常见，提供了关联的关键证据并引起了显着的关注（Zhao等，2020）。由于混杂因素的潜在局限性和当前观察性研究中的因果关系的逆转，因此迫切需要使用强大的研究方法探索AS和CVD之间的因果关系。孟德尔随机化（MR）是一种研究方法，它利用与利益暴露作为工具变量（IVS）相关的遗传变异来推断暴露与疾病后果之间的联系（Burgess和Thompson，2015年）。孟德尔随机分析（MR）分析与常规观察性研究相比，由于在受孕的遗传变异的随机分配而与常规观察性研究相比，在疾病发作之前，与常规观察性研究相比，较不容易受到混淆，反向因果关系和测量误差（Lawlor等人，2008年； Yarmolinsky等人，2019年）。在评估行为暴露，教育程度，社会经济地位和各种疾病之间的各种因果关系中，已经证明了MR研究的适用性（Tillmann等，2017； Harrison等，2020）。此外，先前的MR探索已经审查了AS中风的因果关系（Mei等，2022）和心房效果（Chen等，2022）。尽管如此，这些努力主要集中在特定形式的CVD上。因此，我们的研究参与了MR设计，以确定AS和CVD之间存在因果关系的存在，从而为主要预防CVD提供了科学基础。
健康促进 - 效率 - 示例 - 计划模板。 ...
在整个星期中，我将与患者交谈，以提高CVD的认识，他们患有/发展CVD的风险，并提供有关疾病的沉默性质的教育，以便您可以在不知情的情况下拥有它。我希望鼓励患者看到他们的GP讨论他们的CVD风险。对于愿意/感兴趣的患者，我计划为他们完成CVD风险评估。这将涉及访问脂质结果或使用护理系统完成脂质配置文件（这将使患者损失35美元）。取决于本CVD风险评估的结果将取决于我是否将其转介给他们的GP或我如何紧急地将其引用。我还希望工作人员穿上红色上衣，以便与患者在一周内进入药房时与我的展示外进行对话。
664心血管危险面板
CPT代码没有特定的CPT代码描述心血管疾病心血管疾病（CVD）仍然是发达国家发病和死亡率的最大原因。CVD的死亡率在美国占4人中的四分之一，并且有许多影响CVD死亡率的社会经济因素。1，低收入，种族，年龄和行为因素都对与CVD相关的健康结果差异产生了重大影响。因此，准确的CVD风险预测是医疗护理的一部分，它有可能专注于并直接进行预防和诊断活动。当前在一般临床护理中使用中使用的风险预测方法不是高度准确的，因此，潜在的未满足的风险预测工具需要未满足。CVD风险的风险评估组成部分包括家族史，吸烟，高血压以及饮食和运动等生活方式因素。此外，许多实验室测试与CVD风险有关，大多数脂质（例如低密度脂蛋白（LDL）和高密度脂蛋白（HDL））。这些临床和脂质因素通常被合并为简单的风险预测工具，例如弗雷明汉风险评分。2，弗雷明汉风险评分提供了患心脏病的10年风险的估计，目前用于临床护理中，以确定危险因素干预的侵略性，例如决定用他汀类药物治疗高脂血症的决定。许多其他生物标志物，遗传因素和放射学指标与CVD风险增加有关。•炎症标记。已提出超过100个新兴风险因素可用于精炼CVD风险的估计。3,4,5，这些潜在危险因素的某些一般类别如下：•脂质标记。除了LDL和HDL外，其他脂质标记物可能具有预测能力，包括载脂蛋白，脂蛋白（a）（LP [a]），脂质亚裂片和/或其他度量。许多炎症措施与CVD的可能性有关。高敏性C反应蛋白（HS-CRP）是炎症标记的一个例子。其他包括纤维蛋白原，白细胞介绍和肿瘤坏死因子。•代谢综合征生物标志物。与代谢综合征相关的测量（例如特定的血脂异常或血清胰岛素水平）与CVD的风险增加有关。•遗传标记。与血栓形成风险增加相关的许多变体，例如5,10-亚甲基四氢叶酸还原酶（MTHFR）变体或凝血酶原基因变体，与CVD风险增加有关。此外，在全基因组研究中，许多单核苷酸变体与CVD有关。风险面板测试心血管疾病风险面板可能包含1个或所有类别的措施，并且可能包括先前未列出的其他措施，例如放射线标记（颈内侧厚度，冠状动脉钙评分）。某些CVD风险面板相对有限，包括标准脂质之外的一些标记。其他人包括来自许多不同类别的各种潜在危险因素，通常包括遗传和非遗传风险因素。其他面板完全由遗传标记组成。
基于生物学研究的心血管疾病预防的创新方法，包括基因疗法和干细胞 对小球藻培养中光条件优化的审查 估计橡木中的碳库库克，松林 估计印度尼西亚西南堡的耶伦加湾海草草地中的碳库存 折叠至：对机器人和无人机的深度学习技术和计算机视觉的调查
生物疗法涉及从活生物体或实验室产生的类似物中得出的物质，已将其治疗应用扩展到癌症和风湿病疾病之外，包括心血管疾病（CVD）。虽然其使用引起了人们对心力衰竭（HF）等不良心血管影响的担忧，但它在积极影响CVD方面也表现出了希望。值得注意的是，炎症与CVD之间的关系引起了阻断炎症细胞因子作为治疗方法的兴趣。动脉粥样硬化是一种关键的CVD病理学，涉及动脉壁中氧化脂质和炎性细胞的积累，导致斑块形成，并可能导致破裂，血栓形成和心肌梗死。缺血性心肌病，由心肌缺血和炎症引起，可以发展为HF。自身免疫性疾病种群以全身性炎症为特征，表现出CVD风险增加，这表明炎症是CVD发育的潜在促进者。评估风湿病人群中生物疗法的研究表明，心脏风险降低了结果，但是将这些发现概括为更广泛的人群需要进一步研究。
评论将肌动物作为心血管疾病的新生物标志物
肌动物是运动过程中从骨骼肌释放的一组细胞因子或多肽。越来越多的证据表明，肌动物与心血管疾病（CVD）的发展有关。此外，外周血中的几种肌动物在不同的CVD阶段表现出动态变化。本评论总结了肌动物，例如肌蛋白素，虹膜蛋白，脑衍生的神经营养因子，三龙蛋白53，遗传素样和丙糖蛋白在各种CVD中的潜在作用，包括心肌梗死，心脏失败，心脏失败，心脏衰弱，动脉粥样硬化，高血压和糖尿病。还讨论了这些肌动物与目前在临床实践中使用的生物标志物的关联。此外，该评论还考虑了肌动物在CVD中的新兴作用，并解决了将这些发现转化为CVD的新型临床生物标志物所带来的挑战。
下载
简介：心血管疾病是全球医疗保健部门面临的主要问题和紧迫问题。根据WHO每年进行的一项调查，CVD在全球造成1,790万人死亡。缺乏CVD的预测是导致患者死亡的重要因素。预测CVD对于医生来说是一项具有挑战性的任务，因为它需要高水平的医学分析技能和广泛的知识。目标：我们认为，预测准确性的提高可以显着降低CVD引起的风险，并帮助医生更好地诊断患者。方法：在这项研究中，我们创建了一个CVD预测模型。使用ML方法。我们利用了各种算法，包括逻辑回归，高斯幼稚的Baye，Bernoulli Naive Baye，SVM，KNN，优化的KNN，X梯度增强和随机的森林算法来分析和预测CVD。结果：我们开发的预测模型的精度为96.7％，表明其在预测CVD方面的有效性。DL算法还可以帮助识别，分类和量化医学图像的模式，从而根据先前的病史和评估模式改善患者评估和诊断。结论：此外，深度学习算法可以通过先前预测该药物的功效来帮助开发新药，以减少临床研究试验的数量来开发新药，以最低成本。
使用来自婴儿宇宙的中性氢的21 cm信号与低频空间干涉仪凝视到黑暗（年龄）
中位随访16年后的结果，有272名患者患有CVD。仅与兰花切除术相结合，顺铂联合化疗与CVD风险增加（危险比[HR]，1.9； 95％CI，1.1至3.1）。患者在诊断时肥胖或吸烟者（HR，4.6; 95％CI，2.0至10.0和HR，分别为1.7; 95％CI，1.1至2.4），开发了Raynaud的现象（HR，1.9; 95％CI，1.1至3.6）或dyslipidemia（1.1至3.6）或dyslipidemia（H. 95％ci; 95％ci o; 95％; 1.95％; 95％; 95％; 95％; 1. 1. 8％; 1.1.8; 95％； CVD（HR，2.9; 95％CI，1.7至4.9）的CVD风险更高。与未发展CVD的幸存者相比，具有CVD的TC幸存者在物理领域上报告了质量较低。接受了心血管危险因素的临床评估（评估年龄中位数：51岁），有86％的人患有血脂异常，有50％的人患有高血压，而35％的人患有代谢合伙，无论治疗均无关。
与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查
摘要：心血管疾病（CVD）仍然是全球死亡率的主要原因，需要准确及时诊断以进行有效的管理和预防。人工智能（AI）技术的整合有望提高CVD诊断的精度和效率。此摘要概述了在一个综合项目中使用AI在CVD诊断中使用AI的框架和意义。拟议的项目旨在开发和实施AI驱动的系统以诊断心血管疾病。利用机器学习算法，尤其是深度学习模型，该系统将分析各种患者数据，包括病史，生命体征，成像结果和遗传标记。通过集成这些异质数据源，AI模型将学习复杂的模式和关系，指示CVD存在，进展和风险因素。此外，该项目将强调可解释性和透明度，从而为临床医生提供有关AI模型决策过程的见解。在临床环境中，AI驱动的CVD诊断系统的部署有可能彻底改变心血管医疗保健。索引术语 - 人工智能（AI）的集成，AI驱动的CVD诊断系统，
在印度瓦多达拉地区的初级卫生保健中心评估可访问性，可及性和需求
心血管疾病（CVD）占印度所有死亡人数的近四分之一（24.8％）。引起CVD引起的危险因素（例如使用烟草）的负担正在上升，而普遍的CVD病例可能会大大增加[1,2]。CVD和CVD风险因素的发生率随印度的地理和社会人口统计学特征而变化很大（3）。心血管疾病的不断增加的负担要求技术增长来应对相关的挑战。可以通过使用心电图（ECG）早期诊断来满足这些需求[4]。考虑到其无创，易于使用且廉价的性质，它正确地是心脏病管理中最广泛使用的一线调查之一[5]。在这种诊断方式的丰富历史背景下，这些因素在心血管医学中的重要性证明并确保了心电图在心血管医学中的重要性，而这种诊断方式的悠久历史非常优雅地接受了时间的考验。