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World File Search SystemCardiol
增加了IL-1途径抑制的采用和类固醇的范式转移：RES
Arcalyst®是Regeneron Pharmaceuticals，Inc。的注册商标。5。Luis SA，Cremer PC，Raisinghani A等。rilonacept在类固醇的复发性心包炎中利用：现实世界中的证据表明采用增加了。JACC 2024; 4月，83（13_supplement）408。6。reid A，Klein A，Lin D等。共振注册表：儿科和成人心包炎患者的回顾性和前瞻性纵向，观察注册中的理由和设计。EUR HEART J 2021; 42：问题补充1。7。Clair J，PC Cremer，Sa Luis等。基线人口统计学和疾病特征在儿科和成人患者（共鸣）中纳入自然心包炎自然史的患者。j am coll Cardiol 2023; 81（8_supplement）：626。
多年复发性心包炎疾病持续时间在意大利患者中：停止长期IL-1途径抑制后的临床结局提供
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凝块
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世界心脏报告2023
2 Lindstrom M，Decleene N，Dorsey H等。心血管疾病和风险合作的全球负担，1990 - 2021年。J Am Coll Cardiol。2022 DEC，80（25）2372–2425 3ischaecemed心脏病，也称为冠心病，是由较窄的冠状动脉引起的问题，这些动脉为心脏肌肉提供了血液。4年龄标准化是一种用于更好地比较跨种群疾病结果（例如死亡率）的技术。有关更详细的描述，请参见第6页。5在本文件中提到死亡率的任何参考是指年龄标准化的率。6分辨率涵盖了NCD，特别是提到CVD，癌症，糖尿病和慢性呼吸道疾病。7个世界卫生组织。NCD全局监控框架。可从：https：//www.who.int/publications/i/ item/ncd-surveillance-global-monitoring-框架（上一次访问2023年5月10日）。8可以通过WHF网站访问世界心脏天文台；万维网。worldheart.org
chinesecvd：第一个世界，基于Web的，中文特异性的心血管风险计算器，结合了长covid，Covid-19疫苗接种，SGLT2I和PCSK
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肺动脉去神经支配的研究进展
摘要 肺动脉高压(PAH)是一种以肺动脉压力增高和肺小动脉重塑为特征的慢性肺血管疾病。一些研究发现了交感神经(SN)与PAH发病机制的关系。本文旨在阐述肺动脉内SN的部位和成分，以及肺动脉去神经支配(PADN)的不同方法和效果。研究表明SN主要分布在主肺动脉及肺动脉分叉处，破坏SN的方法有化学方法、手术方法和导管方法3种。PADN可显著迅速降低肺动脉压力，改善血流动力学变化，从而缓解PAH。PADN已被公认为治疗PAH患者，特别是对药物难治性PAH的一种有前途的有效方法。但需要进一步扩大临床研究来证实肺动脉中SN的准确分布和PADN的疗效。（Cardiol J 2022; 29, 3: 381–387）关键词：肺动脉高压，肺动脉失神经支配，交感神经
公司演示
带大鼠角。1。Sayour AA和Al。心脏卫生间糖尿病2020; 19（1）：1 doi：10.1186/s12933-020-01141-1 2。来自Franco A和Al。 他们有氧运动。 2017：243：86-90。 doi：10.1016/j.ijcard。 SK和Al。 Cardish Res。 2009; 84（1）：111-1 doi：10.10.1093/cvp190 02537 4。 兰伯特·R和al。 j am heart 10,1161/jaha.115.002183 5。 J和Al。 am j 2002; 282：G241–248。 doi：10.1152/ajpgi。 Wang XX和Al。 J不同的鸡巴。 2017; 292（13）：5335-5348。 doi：10.1074/jbc。 cated的c和al。 Circ Heart Fail 2021; 14：e08365。 10.1161/circheartffailure。 8。 SB和Al。 j长收集卡。 2018; 72（15）：1763-1773。 doi：10.1016/j.jacc。来自Franco A和Al。他们有氧运动。2017：243：86-90。 doi：10.1016/j.ijcard。 SK和Al。 Cardish Res。 2009; 84（1）：111-1 doi：10.10.1093/cvp190 02537 4。 兰伯特·R和al。 j am heart 10,1161/jaha.115.002183 5。 J和Al。 am j 2002; 282：G241–248。 doi：10.1152/ajpgi。 Wang XX和Al。 J不同的鸡巴。 2017; 292（13）：5335-5348。 doi：10.1074/jbc。 cated的c和al。 Circ Heart Fail 2021; 14：e08365。 10.1161/circheartffailure。 8。 SB和Al。 j长收集卡。 2018; 72（15）：1763-1773。 doi：10.1016/j.jacc。2017：243：86-90。 doi：10.1016/j.ijcard。SK和Al。 Cardish Res。 2009; 84（1）：111-1 doi：10.10.1093/cvp190 02537 4。 兰伯特·R和al。 j am heart 10,1161/jaha.115.002183 5。 J和Al。 am j 2002; 282：G241–248。 doi：10.1152/ajpgi。 Wang XX和Al。 J不同的鸡巴。 2017; 292（13）：5335-5348。 doi：10.1074/jbc。 cated的c和al。 Circ Heart Fail 2021; 14：e08365。 10.1161/circheartffailure。 8。 SB和Al。 j长收集卡。 2018; 72（15）：1763-1773。 doi：10.1016/j.jacc。SK和Al。Cardish Res。2009; 84（1）：111-1 doi：10.10.1093/cvp190 02537 4。兰伯特·R和al。j am heart10,1161/jaha.115.002183 5。J和Al。am j2002; 282：G241–248。 doi：10.1152/ajpgi。 Wang XX和Al。 J不同的鸡巴。 2017; 292（13）：5335-5348。 doi：10.1074/jbc。 cated的c和al。 Circ Heart Fail 2021; 14：e08365。 10.1161/circheartffailure。 8。 SB和Al。 j长收集卡。 2018; 72（15）：1763-1773。 doi：10.1016/j.jacc。2002; 282：G241–248。doi：10.1152/ajpgi。Wang XX和Al。 J不同的鸡巴。 2017; 292（13）：5335-5348。 doi：10.1074/jbc。 cated的c和al。 Circ Heart Fail 2021; 14：e08365。 10.1161/circheartffailure。 8。 SB和Al。 j长收集卡。 2018; 72（15）：1763-1773。 doi：10.1016/j.jacc。Wang XX和Al。J不同的鸡巴。2017; 292（13）：5335-5348。 doi：10.1074/jbc。 cated的c和al。 Circ Heart Fail 2021; 14：e08365。 10.1161/circheartffailure。 8。 SB和Al。 j长收集卡。 2018; 72（15）：1763-1773。 doi：10.1016/j.jacc。2017; 292（13）：5335-5348。 doi：10.1074/jbc。cated的c和al。Circ Heart Fail2021; 14：e08365。10.1161/circheartffailure。8。SB和Al。 j长收集卡。 2018; 72（15）：1763-1773。 doi：10.1016/j.jacc。SB和Al。j长收集卡。2018; 72（15）：1763-1773。 doi：10.1016/j.jacc。2018; 72（15）：1763-1773。 doi：10.1016/j.jacc。
心脏瓣膜中的人工智能和自动化......
摘要 人工智能（AI）正在逐渐改变社会生活的方方面面，医疗保健也不例外。以前只能由人类专家处理的临床程序现在可以由机器以更准确和高效的方式进行。大数据时代的到来和超级计算机的出现为AI技术的发展提供了巨大的机遇，以增强诊断和临床决策。本综述介绍了AI，并重点介绍了其在诊断和治疗心脏瓣膜病（VHD）的临床流程中的应用。更具体地说，本综述首先介绍了AI中的一些关键概念和子领域。其次，讨论了AI在心音听诊和医学图像分析中的应用，以辅助诊断VHD。第三，介绍了使用AI算法识别风险因素并预测心脏手术死亡率。本综述还介绍了最先进的自主手术机器人及其在心脏手术和介入中的作用。(Cardiol J 2020; 27, 4: 404–420) 关键词：人工智能、机器学习、心脏瓣膜疾病、医学图像分析、经导管主动脉瓣植入术
审查和选择用于EV应用的锂离子电池的回收技术 - 生命周期视角
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人工智能在心脏病学领域的临床应用即将迎来十年
摘要 人工智能 (AI) 被誉为第四次工业革命，其对人们生活的影响日益加深。医学领域对人工智能应用的研究正在迅速发展。这场革命有望实现更精确的诊断、简化的工作流程、提高医疗服务的可及性，并对不断增长的全民数据集提供新的见解。虽然一些应用已经进入当代患者护理领域，但我们仍处于医学领域人工智能时代的早期。尽管这些新技术很受欢迎，但许多从业者对人工智能方法、其优点和缺陷缺乏了解。本综述旨在提供有关机器学习 (ML) 一般概念的信息，特别关注此类技术在心血管医学中的应用。它还阐述了与人工智能医学应用相关的研究的当前趋势。随着新的可能性出现，新的威胁也随之出现——承认和理解它们与理解 ML 方法本身一样重要。因此，还要注意关于人工智能工具的验证和安全性的当前意见和指南。 （Cardiol J 2021；28，3：460–472）关键词：机器学习、人工智能、心脏病学