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氯吡格雷：仍然是选举经皮冠状动脉介入的戒指之王！
氯吡格雷是选择性经皮冠状动脉干预（PCI）首选的P2Y 12抑制剂，并建议在慢性冠状动脉综合征（CCS）1的Currant指南中使用。PCI后与Car-dioc肌部相关的心脏生物标志物的升高仍然是一种普遍的并发症，这与更广泛使用高敏感心脏肌动蛋白2的并发症。这种并发症会影响患者的预后，包括全因死亡率和重大心血管事件，尤其是在主要的周围性心肌心肌梗死（MI）或4A型MI 3。因此，已经考虑了预防这些并发症的策略，包括使用更有效的P2Y 12抑制剂的标签外。prasugrel和Ticagrelor确实表现出更高的水平和更快的血小板抑制作用，从而改善了急性冠状合成剂（ACS）的临床结局，这表明它们的使用也可能在CCS患者接受PCI的CCS患者中有用。尽管缺乏证据1，但两者都在选举PCI的特定高风险情况下接受了IIB类推荐。此外，这种不确定的缺血风险降低可能是以较高的出血风险为代价。在Alpheus中（用P2Y 12抑制剂Ticagrelor或Clopidogrel进行负荷评估，以在接受选修冠状动脉支架的患者中停止缺血事件），该试验是迄今为止最大的
对2024年冠状动脉血运重建指南的多社会认可
©2024美国胸外科协会，胸外科医生学会，拉丁美洲心脏和血管内外科协会，亚洲心血管和胸腔手术学会以及欧洲心脏胸腔手术协会。由Elsevier Inc代表美国胸外手术协会和胸外科医生协会和胸外科医生协会发表，由社会Brasileira de Cirurgia心血管群体代表拉丁美洲心脏和内血管内部外科协会代表苏格尔的社会，并代表欧洲社会，并代表Cardiian Society for Cardiocical和Tornerforce of Cardiocical Serveration for Cardioccult of Cardfords of Cardiecorcult of Cardfords cardforder servery心胸手术。所有权利都保留，包括用于文本和数据挖掘，AI培训和类似技术的权利。
医疗政策 - 检测冠状动脉钙化的计算机断层扫描
钙化描述/背景冠状动脉钙冠状动脉钙（CAC）与冠状动脉疾病（CAD）有关。快速计算机断层扫描（CT）扫描仪的开发允许在临床实践中测量CAC。冠状动脉钙已经在几种临床环境中进行了评估。最广泛的研究指示是使用CAC在亚临床疾病患者中预测未来CAD的风险，其目的是实施适当的降低风险降低疗法（例如他汀类药物，汀类药物治疗，生活方式修改）以改善结果。此外，在可能与CAD一致的症状患者中评估了CAC，但诊断尚不清楚。检测电子梁计算机断层扫描（EBCT；也称为超快CT）和螺旋CT（或螺旋CT）可以用作由于更快的吞吐量而导致的常规CT扫描的替代方法。在这两种方法中，图像采集的速度都为他们成像动人的心脏赋予了独特的价值。快速图像采集时间实际上消除了与心脏收缩有关的运动伪影，从而可以在心外膜冠状动脉中可视化钙。电子束计算机断层扫描软件允许量化钙面积和密度，并将其转化为钙评分。钙评分已被研究为检测CAC的技术，既是有症状的患者的诊断技术，都可以排除症状的动脉粥样硬化病因，或者在无症状患者中，作为CAD风险分层的辅助方法。电子束计算机断层扫描和多探测器CT最初是测量CAC的主要快速CT方法。进行CAC测量的快速CT研究需要10到15分钟，只需要几秒钟的扫描时间。最近，计算机断层扫描血管造影已用于评估冠状动脉钙。由于EBCT和计算机断层扫描在测量冠状动脉钙中的基本相似性，因此预计计算机断层扫描血管造影可提供与EBCT相似的冠状动脉钙的信息。
中间冠状动脉病变的糖尿病患者的解剖学和功能差异
收到2022年4月21日；修订的手稿于2022年7月25日收到； 2022年8月3日接受； J-Stage Advance出版物在线发布于2022年9月14日，初次审查时间：15天心理学系，上海大学上海大学，上海（L. Geng，Y.Y。，L。Gao，L。Gao，Y.W.，J.L.，J.L.）;吉安医院吉安医院心脏病学系（L. geng）；上海北海大学医学院心血管医学系，上海（X.S.）;上海Baoshan综合中国医学综合医院心脏病学系（P.D.），中国前两位作者对这项研究也同样贡献（L. Geng，X.S。）。邮寄地址：Qi Zhang，医学博士，博士，心脏病学，上海东医院，汤吉大学，上海，200120，中国。电子邮件：zhangqnh@hotmail.com所有权利都保留给日本发行协会。有关权限，请发送电子邮件至cj@j-circ.or.jp ISSN-1346-9843
冠心病预测：机器学习算法的比较研究
摘要 — 提高心脏病检测方法的精确度对于减少与诊断过程相关的昂贵医疗费用至关重要。从医疗数据中提取模式可以解开关联以改进心脏病诊断技术。本研究旨在构建一个高效的机器学习模型，作为医疗决策支持系统的可靠组成部分。研究了七种不同的机器学习模型，包括逻辑回归、支持向量分类器、K 最近邻 (KNN)、随机森林、决策树、朴素贝叶斯和梯度提升分类器，这些模型被全面探索用于心脏病分类。这些算法的超参数优化涉及三种技术：网格搜索、随机搜索和贝叶斯搜索。对每个模型性能的评估包括测量特异性、敏感性和 F1 分数，利用来自三个医疗诊所（克利夫兰、Statlog、匈牙利）的具有 12 个属性和 1189 个观测值的数据集。特征选择方法包括包装方法、嵌入方法卡方和方差分析，用于识别高度相关的特征，最终将数据的维度降低到 7 个特征。评估过程采用 10 倍交叉验证，表明随机森林模型实现了最高平均准确率 92.85%，超过了之前报告的 86.9%。此外，10 倍交叉验证确保了模型的可靠性和对数据不平衡的弹性。基于集成的方法再次证明了随机森林在诊断心脏病方面的卓越性能，准确率高达 94.96%。总之，这种开发的模型在心脏病分类中表现出可靠性，并为医疗应用提供了一种有前途的解决方案，可以有效地降低诊断成本和时间限制。关键词——应用机器学习、冠心病、随机森林
功能失调的高密度脂蛋白胆固醇与冠状动脉疾病：叙述性综述
摘要：高密度脂蛋白 (HDL) 胆固醇传统上被视为预防心血管疾病 (CVD) 的物质。然而，新证据表明，功能失调的 HDL 以胆固醇逆向转运 (RCT) 受损、抗炎和抗氧化活性降低以及内皮功能障碍增加为特征，这可能导致冠状动脉疾病 (CAD)。功能失调的 HDL 是由载脂蛋白 A-1 (Apo A-1) 的氧化修饰和酶失活引起的，无法有效清除外周组织中的胆固醇，并可能促进炎症和动脉粥样硬化。影响 HDL 代谢的基因突变进一步使其在心血管健康中的作用复杂化。研究表明，旨在提高 HDL-C 水平的传统疗法不一定能减少心血管事件，这凸显了改善 HDL 功能的新方法的必要性。正在探索治疗策略，例如 Apo A-1 模拟肽、重组 HDL 输注和针对特定 HDL 代谢途径的药物。此外，减肥、他汀类药物治疗和烟酸已显示出增强 HDL 功能的潜力。功能失调的 HDL 的病理生理学涉及复杂的机制，包括氧化应激、炎症和基因突变，这些机制会改变其结构和功能，从而削弱其心脏保护作用。新的功能检测，如胆固醇流出能力 (CEC) 和 HDL 炎症指数，通过评估 HDL 质量而不是数量，可以更准确地预测心血管风险。随着研究的进展，重点转向增强 HDL 功能并解决其功能障碍根本原因的治疗策略，从而为降低心血管风险和预防 CAD 提供更有效的方法。
与HDAC9相关的风险基因座通过管理Twist1
1遗传学和基因组科学系，伊坎医学院，西奈山，纽约，纽约，纽约，美国，2心血管研究学院，纽约州西奈山的伊坎医学院，纽约，纽约，纽约，美国，美国，澳大利亚纽约州维克多克·卡德斯研究所3，澳大利亚，维克多·香澳大利亚悉尼，新南威尔士大学的圣文森特临床学校，公共卫生基因组学中心，公共卫生科学系，弗吉尼亚大学医学院，弗吉尼亚州夏洛茨维尔大学医学院，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，联合国各州，心脏手术和心脏诊所5 Kravis Center在纽约西奈山的心血管健康伊坎医学院，纽约，美国联合国，7个综合心脏代谢中心，医学系，卡罗林斯卡研究院，卡罗林斯卡大学，卡罗林斯卡大学，卡罗林斯卡大学，瑞丁，瑞士，瑞典，瑞士，瑞士，呼吸中国医学，decriotiratory Depressition，Shanghai tonghai tonghai tonghai tonghai tonghai tonghai tonghai tongeria
使用颞细胞状态网络模型预测抗癌药物组合反应
冠状动脉疾病（CAD）是发达和发展中的死亡的主要原因。这项研究的目的是通过机器学习和评估该方法来确定冠状动脉疾病的危险因素。使用公开可用的国家健康和营养检查调查（NHANES）进行了回顾性，横断面研究（NHANES），该研究完成了人口，饮食，运动和心理健康问卷并拥有实验室和体格检查数据的患者。单变量逻辑模型（以CAD为结果）用于识别与CAD相关的协变量。在最终的机器学习模型中包括在单变量分析中具有P <0.0001的协变量。机器学习模型XGBoost由于文献中的普遍性以及其在医疗保健术前的预测准确性提高而使用。模型协变量根据覆盖统计量进行排名，以识别CAD的危险因素。构造的加性解释（SHAP）解释被用来可视化这些潜在危险因素与CAD之间的关系。在这项研究中符合纳入标准的7,929名患者中，女性为4,055（51％），男性为2,874（49％）。平均年龄为49.2（SD = 18.4），有2,885名（36％）白人患者，2,144名（27％）黑人患者，1,639名（21％）西班牙裔患者和1,261例（16％）其他种族患者。总共338例（4.5％）患有冠状动脉疾病。将它们拟合到XGBoost模型中，AUROC = 0.89，灵敏度= 0.85，特异性= 0.87（图1）。按覆盖范围排名前四的最高特征，这是协变量对整体模型预测的百分比贡献的度量，是年龄（覆盖率= 21.1％），血小板计数（覆盖= 5.1％），心脏病的家族史（覆盖率= 4.8％）和胆固醇总胆固醇（覆盖率= 4.1％）。机器学习模型可以使用人口统计学，实验室，体格检查和生活方式协变量有效预测冠状动脉疾病，并确定关键的危险因素。
冠状动脉疾病患者DNA修复过程中分子作用的研究
简介根据欧洲心脏病学会最新的慢性冠状动脉综合征指南，冠状动脉疾病 (CAD) 被定义为具有稳定性心绞痛症状和/或呼吸困难的 CAD 记录。1 众所周知，DNA 损伤是该疾病发病的原因之一。通常，这些损伤以单碱基突变、链断裂、碱基缺失或碱基修饰的形式出现。2 DNA 修复机制在维持基因组完整性方面起着非常重要的作用。不同的 DNA 修复机制用于修复哺乳动物细胞中不同的 DNA 损伤。BRCA1 是乳腺癌和卵巢癌的关键易感基因。3 它由几个对维持基因组稳定性至关重要的结构域组成，例如 DNA 修复、DNA 损伤信号传导、染色质重塑、细胞周期检查点的调节、蛋白质泛素化、转录调控和细胞凋亡。 BRCA1 蛋白通过调节同源重组 (HR)，在 DNA 双链断裂修复过程中发挥着至关重要的作用。4
