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癌症、心力衰竭和靶向抗癌疗法之间的共同机制
摘要 心力衰竭 (HF) 和癌症是全球主要死亡原因，越来越多的证据表明 HF 和癌症以双向方式相互影响。HF 患者罹患癌症的风险增加，HF 与肿瘤生长加速有关。恶性肿瘤的存在可能引起全身代谢、炎症和微生物改变，导致心脏功能受损。除了癌症和 HF 之间共有的病理生理机制外，正常心脏生理和肿瘤生长所需的途径之间也存在重叠。因此，这些重叠也可能解释了靶向抗癌疗法导致心脏毒性和 HF 风险增加的原因。本综述概述了 HF 和癌症之间双向联系所涉及的机制，特别关注这些共同机制中的当前“热点话题”。随后，它描述了由于抗癌靶点和正常心脏功能所需的途径重叠而具有心脏毒性潜力的靶向抗癌疗法。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
使用血浆蛋白质组学的肥厚性心肌病中心力衰竭恶化的预测
抽象客观心力衰竭（HF）是肥厚性心肌病（HCM）最常见和生活方式限制的并发症之一。仅使用临床措施预测HF恶化仍然有限。此外，尚未阐明HC患者患有HF的患者的机制。因此，这项研究的目的是开发基于等离子体蛋白质组学的模型，以预测HCM患者的HF恶化，并确定随后导致HF恶化恶化的人对受差异调节的信号传导途径。方法。开发了一种基于蛋白质组学的随机森林模型，以使用一个机构的数据预测HF恶化（训练集，n = 268）。该模型在不同机构的患者中得到了外部验证（测试集，n = 121）。使用错误发现率（FDR）阈值<0.001的蛋白质与未执行的患者相比，随后发育恶化的患者的蛋白质分析显着失调。使用从训练组得出的11蛋白质组学模型的结果，在测试集中，接收器操作特征曲线下的区域预测HF恶化的HF为0.87（95％CI：0.76至0.98）。途径分析表明，在随后导致HF恶化恶化的患者中，RAS-MAPK途径（FDR <0.00001）和相关途径失调。结论本研究以全面的等离子体蛋白质组学分析表明，可以预测HCM患者的HF恶化，并确定RAS-MAPK和相关信号通路是潜在的潜在机制。
一起我们可以克服障碍以最佳的心力衰竭管理
患者识字和对综合征的意识。大多数HF特征在内，包括发病率和对生存的影响是普通人群乃至患者中未知的。2 HF的预后影响与更常见的癌症形式有关住院和五年病例死亡率，这支持了HF与癌症一样恶性的概念。5,6此外，大部分癌症患者将死于包括HF在内的心血管疾病。 但是，公众的看法和投资仍然主要集中5,6此外，大部分癌症患者将死于包括HF在内的心血管疾病。但是，公众的看法和投资仍然主要集中
透析患者慢性心力衰竭的治疗
慢性心力衰竭（CHF）是透析患者的常见并发症和死亡原因。尽管由于肾脏功能异常甚至没有残留的肾功能（RRF），在中国和国外已发行了多个临床指南和对心力衰竭（HF）的多项临床指南（HF），但在透析患者中没有残留的肾功能（RRF），慢性并发症的大数量，以及其中的特异性，可变性和局限性，以及Perodiase and Perodiase and Perodiase（HDEANEAD）（Perodiase）（Perodiase）（HD）透析患者和普通人群在HF的治疗和管理方面的差异。目前的研究与所有透析综合的HF人群无关，并且迫切需要高质量的研究在透析患者中管理HF来指导和标准化治疗。在审查了现有的准则和文献后，我们重点介绍了透析患者的HF，危险因素管理，药物治疗和透析治疗的分期和诊断。基于循证医学和临床试验数据，该报告反映了透析患者诊断和治疗HF的新观点和未来趋势，这将进一步增强临床医生对透析患者HF的了解。
神经炎症中的先天淋巴样细胞
心力衰竭（HF）代表着全世界的巨大健康负担，在美国约有600万成年人进行诊断（1）。由于每年患者的治疗HF费用估计为24,383美元，因此财务影响是显着的，大部分费用归因于HF相关的住院治疗（2）。代偿性HF是住院入院的主要原因，并且具有负面的预后影响，因为住院与随后发病率和死亡率的风险增加有关（3-5）。许多代偿HF的医院入院被认为可以及时识别和有效干预（6）。针对防止住院HF住院治疗的干预措施越来越以患者为中心，具有情节性的焦点和纵向观点（7-9）。四个关键概念始终与成功的HF的卧床管理的成功护理系统相关联：（1）早期对代偿化的早期识别； （2）及时且适当的干预措施以解决代偿性； （3）加强护理直至稳定； （4）优化以防止复发（图1）。我们将提供与这些因素相对应的干预措施，残留临床挑战以及未来改善护理方向的证据（表1）。
预测印度尼西亚心力衰竭患者的严重程度和再入院风险：一种机器学习方法
目标：在印度尼西亚，心力衰竭患者（HF）的预后不良和高医院再入院率尚未受到关注。但是，机器学习（ML）方法可以帮助缓解这些问题。我们旨在确定哪种ML模型最能预测的HF严重程度和医院再入院，并可以用于患者自我监测移动应用。方法：在一项回顾性队列研究中，我们在2020年，2021年和2022年收集了HF接受HF的患者数据。使用橙色数据挖掘分类方法分析数据。ML支持算法，包括人工神经网络（ANN），随机森林，梯度增强，幼稚的贝叶斯，基于树的模型和逻辑回归用于预测HF严重性和医院再入院。使用曲线（AUC），准确性和F1得分下的区域评估了这些模型的性能。结果：在543例HF患者中，3例（0.56％）因入院死亡而被排除。医院再入院发生在138名患者中（25.6％）。在测试的六种算法中，ANN在预测HF严重程度（AUC = 1.000，准确性= 0.998，F1-得分= 0.998）和HF的再入院方面表现出最佳性能（AUC = 0.998，精度= 0.975，F1评分= 0.972）。其他研究显示了最佳算法的可变结果，以预测HF患者的医院再入院。结论：ANN算法最能预测HF严重性和医院再入院，并将集成到移动应用程序中，以进行患者自我监控以防止再入院。
基于编码数据
目标。本研究旨在根据HF编码数据来评估俄罗斯联邦受试者的医疗保健系统的心力衰竭的发生率（HF）和相关的死亡率。材料和方法。，我们针对HF患者数量和2019年提供医疗服务的病例的结构化请求。HF was understood to mean the presence of at least one of the codes I09.9, I11.0, I13.0, I13.2, I25.5, I42.0, I42.5, I42.6, I42.7, I42.8, I42.9, I43.0, I43.1, I43.2, I43.8, I50.х (expanded encoding) according to International Classification of Diseases 10 th 修订。代码i50.х被单独考虑（标准的HF包含）。结果。从15名受试者中获得了有关HF发病率的信息，对医疗保健系统的负担和负担的负担（根据要求提供数据的受试者为53.6％；成年人口为俄罗斯联邦成年人总人口的18.9％）。我们注意到该地区之间的显着异质性。根据标准的HF编码，根据扩展的Enco ding的数据，HF和相关死亡率的发生率和相关死亡率的中位数为2,6和3,2％，为0,21和11,3％。在所有HF病例中，有9,4％在9,4％的HF病例中观察到代码I50.X的存在，并定义了经常使用紧急医疗服务并经常住院的患者（60（18、96）和48（20、137）病例，每100例患者对9（5、24）和17（5、24）和17（10、70）病例，在扩展的构造构造中）。结论。统一的开发和引入根据编码，在区域之间，HF发生率和相关死亡率的发生率差异很大，标准方法的中位数为2,6和3,2％，0,21％和11,3％的标准方法为2,6和3,2％。在标准编码中，紧急医疗服务的使用量更高，降低了访问的数量。
人工智能及其在心力衰竭诊断中的作用
心力衰竭 (HF) 在全球普遍存在。由于多种病理生理学和病因，它是一种动态疾病，具有不同的定义和分类。HF 的诊断、临床分期和治疗变得复杂且主观，影响患者的预后和死亡率。人工智能 (AI) 等技术进步在医学中发挥了重要作用，并越来越多地用于心血管医学，以改变药物发现、临床护理、风险预测、诊断和治疗。针对 HF 患者的医疗和外科干预在很大程度上依赖于 HF 的早期识别。HF 的住院和治疗费用很高，再入院增加了负担。AI 可以通过识别模式并将其用于 HF 管理的多个领域来帮助提高诊断准确性。借助心电图分析、高级心脏成像、利用生物标志物和心肺压力测试，AI 在提供早期检测和精确诊断方面显示出良好的前景。然而，它的挑战包括数据访问、模型可解释性、道德问题以及在不同人群中的普遍性。尽管人们不断努力完善 AI 模型，但它表明 HF 诊断的未来前景光明。在应用排除和纳入标准后，我们在 PubMed、Google Scholar 和 Cochrane Library 上搜索了可用的数据，找到了 150 篇相关论文。本综述重点介绍 AI 近年来对 HF 诊断的重大贡献，彻底改变了 HF 治疗和结果。
心力衰竭自我护理的特定情况理论
自从特定情况特定的HF自我护理理论的最后更新以来，已经进行了许多心力衰竭（HF）自我保健的研究。目的：这项研究的目的是描述问题，人和环境的特征与成年人患有慢性HF做出的自我保健的决策的方式相互作用的方式。方法：本研究是理论更新。总结了有关问题，人和环境对HF自我保健的影响的文献。结果：与自然主义决策，问题，人和环境的相互作用一致，就会创造出需要自我保健决策的情况。影响有关HF自我保健决策的问题因素包括特定疾病，例如认知障碍，糖尿病，睡眠障碍，抑郁症和症状。合并症的条件使HF自我保健困难，原因是各种原因。影响HF自我护理的人因素包括年龄，知识，技能，健康素养，态度，感知控制，价值观，社会规范，文化信念，习惯，动机，激活，自我效能和应对。环境因素包括天气，犯罪，暴力，访问互联网，建筑环境，社会支持和公共政策。结论：有力的知识体系已积累在影响HF自我护理的与人有关的因素上。需要对问题相关因素对HF自我保健的贡献进行更多研究，因为很少有人只有HF，而没有其他慢性病。与环境相关因素的研究特别稀疏。此更新中包括七个新命题。我们强烈鼓励研究人员考虑问题，人和环境因素的相互作用，影响未来的研究中的自我保健决策。
日本超级衰老社会中心力衰竭的多学科管理
Eart失败（HF）现在是一个全球大流行，随着人口越来越大的人口而变得越来越普遍。尽管药物越来越有效，但与HF相关的死亡率很高。1根据日本循环协会（JCS）进行的所有心脏和血管疾病（JCS）的日本注册表，HF住院的年度患者人数增加，HF住院的年度患者人数比住院的急性心肌梗死的患者高3.5倍。2因此，迫切需要一个日本的用于HF管理的战略路线图。在2016年，JCS和日本中风协会共同制定了一项为期5年的中风和心脏病疾病的计划，旨在延长健康的预期寿命。HF被列为3个主要治疗靶标中的1个。3 JCS/日本心力衰竭协会（JHFS）在2017年提供了新的HF公共定义。 div>4日本国家法律的脑血管和心血管疾病控制法案于2019年12月制定，日本卫生，劳动和福利部发表了《促进针对脑血管疾病和心血管疾病的措施》（日本