自从被迫退休后,她的心脏问题(心力衰竭/CRT 设备/家族性高胆固醇血症)促使她成为一名医疗志愿者,在个人和组织层面提供支持。她是欧洲心脏病学会患者论坛的成员、拉德堡德大学医院心脏病学患者咨询委员会的成员,也是 Harteraad(心脏病患者组织)的患者代表。参与了荷兰大型 CVRM 试验的多个项目团队。
摘要:背景:尽管电子健康记录(EHR)提供了对疾病模式和患者治疗优化的有用见解,但它们对非结构化数据的依赖表现出了很难的文化。超声心动图报告为心血管患者提供广泛的病理信息,由于其叙事结构,提取和分析特别具有挑战性。尽管自然语言处理(NLP)已成功地用于各种医学领域,但它并未在超声心动图分析中使用。目的:开发一种基于NLP的方法,通过准确转换(例如LVOT VTI,AV VTI和TR VMAX)和离散(例如,反应性严重性)在半结构的叙事形式中逐渐结构或允许未来的研究,从而将基于超声心动图报告中提取和分类数据进行分类。方法:135,062跨性超声心动图(TTE)报告源自146967基线超声心动图报告,分为三个同类:培训和验证(n = 1075),测试数据集(n = 98)和应用程序集(n = 133,889)。NLP系统是开发的,并使用医学专家知识迭代地进行了修订。该系统用于从133,889个报告的提取中策划一个中等实力数据库。由两名临床医生盲目注释并提取了98个报告的固定验证集,以与NLP提取进行比较。一致性,歧视,准确性和校准结果度量提取。该系统表现出与临床医生提取的高度一致性和一致性。结果:包括LVOT VTI,AV VTI和TR VMAX在内的连续结果使用级别的相关得分(ICC = 1.00,p <0.05)表现出完美的评估者可靠性,并表明了NLP系统和临床医生之间的理想对齐。在诸如LVOT直径,横向MAPSE,峰值E速度,横向E速度,PV VMAX,Valsalva的Sinuses,valsalva的sinuse,valsalva和升高主动脉直径等结果中观察到了良好水平(ICC = 0.75–0.9,p <0.05)的评价者间可靠性。此外,在混淆矩阵分析中,离散结果度量的准确率为91.38%,表明有效性能。结论:基于NLP的技术在从超声心动图报告中提取和分类数据时产生了良好的结果。本研究通过提供有用的工具将半结构化文本转换为可用于数据管理的结构化回声报告,从而有助于使用半结构化数据。医疗保健设置中的其他验证和实施可以提高数据可用性,并支持研究和临床决策。
我们试图在SARS-COV-2感染的个体中试图检查的抽象目标是否通过存在糖尿病诊断来改变血栓形成和血栓栓塞事件(TTE)。此外,我们分析了1型糖尿病(T1DM)与2型糖尿病(T2DM)中是否存在TTE的差异风险。设计回顾性案例对照研究。设置2020年12月版本的Cerner Real-World Data Covid-19数据库是来自87个基于美国卫生系统的电子医疗记录(EMR)数据的全国性数据库。参与者我们分析了322 482名患者的EMR数据,> 17岁,涉嫌或确认的SARS-COV-2感染,他们在2019年12月至2020年9月中旬接受了护理。,2750具有T1DM; 57 811具有T2DM; 261 921没有糖尿病。结果TTE,定义为存在心肌梗塞,血栓性中风,肺栓塞,深静脉血栓形成或其他TTE的诊断代码。T1DM(调整或(AOR)2.23(1.93-2.59))和T2DM(AOR 1.52(1.46–1.58))的TTE结果 TTE的结果较高,而无糖尿病。 在糖尿病患者中,T2M与T1DM相比(AOR 0.84(0.72-0.98))TTE的几率较低。 结论在19009年期间TTE的疾病风险在糖尿病患者中较高。 此外,T1DM与T2DM的TTE风险更高。 在未来的研究中确认与糖尿病相关的凝血风险增加可能需要将糖尿病状态纳入SARS-COV-2感染治疗算法。TTE的结果较高,而无糖尿病。在糖尿病患者中,T2M与T1DM相比(AOR 0.84(0.72-0.98))TTE的几率较低。结论在19009年期间TTE的疾病风险在糖尿病患者中较高。此外,T1DM与T2DM的TTE风险更高。在未来的研究中确认与糖尿病相关的凝血风险增加可能需要将糖尿病状态纳入SARS-COV-2感染治疗算法。
我们试图在SARS-COV-2感染的个体中试图检查的抽象目标是否通过存在糖尿病诊断来改变血栓形成和血栓栓塞事件(TTE)。此外,我们分析了1型糖尿病(T1DM)与2型糖尿病(T2DM)中是否存在TTE的差异风险。设计回顾性案例对照研究。设置2020年12月版本的Cerner Real-World Data Covid-19数据库是来自87个基于美国卫生系统的电子医疗记录(EMR)数据的全国性数据库。参与者我们分析了322 482名患者的EMR数据,> 17岁,涉嫌或确认的SARS-COV-2感染,他们在2019年12月至2020年9月中旬接受了护理。,2750具有T1DM; 57 811具有T2DM; 261 921没有糖尿病。结果TTE,定义为存在心肌梗塞,血栓性中风,肺栓塞,深静脉血栓形成或其他TTE的诊断代码。与无糖尿病的结果率更高。在糖尿病患者中,T2M与T1DM相比(AOR 0.84(0.72-0.98))TTE的几率较低。结论在19009年期间TTE的疾病风险在糖尿病患者中较高。此外,T1DM与T2DM的TTE风险更高。在未来的研究中确认与糖尿病相关的凝血风险增加可能需要将糖尿病状态纳入SARS-COV-2感染治疗算法。
目的:前庭神经鞘瘤 (VS) 是一种罕见的良性脑肿瘤,通常采用伽玛刀放射外科 (GKRS) 治疗。然而,由于暂时性肿瘤增大 (TTE) 可能产生的不良影响,大型 VS 肿瘤通常通过手术切除而不是放射外科治疗。由于显微外科手术具有高度侵入性并且会显著增加并发症的风险,因此通常首选 GKRS。因此,预测大型 VS 肿瘤的 TTE 可以改善整体 VS 治疗,并使医生能够根据个体情况选择最优治疗策略。目前,尚无已知的临床因素可以预测 TTE。在本研究中,我们旨在使用从 MRI 扫描中提取的纹理特征来预测 GKRS 后的 TTE。方法:我们分析了在我们伽玛刀中心接受治疗的 VS 患者的临床数据。数据是前瞻性收集的,包括患者和治疗相关特征以及治疗当天和治疗后 6、12、24 和 36 个月的随访中获得的 MRI 扫描。使用统计检验研究了患者和治疗相关特征与 TTE 的相关性。从治疗扫描中,我们提取了以下 MRI 图像特征:一阶统计数据、Minkowski 函数 (MF) 和三维灰度共生矩阵 (GLCM)。这些特征被应用于机器学习环境中,用于使用支持向量机对 TTE 进行分类。结果:在包含 61 名明显非 TTE 患者和 38 名明显 TTE 患者的临床数据集中,我们确定患者和治疗相关特征与 TTE 没有任何相关性。此外,使用支持向量机分类,一阶统计 MRI 特征和 MF 没有显著显示预后价值。然而,利用一组 4 个 GLCM 特征,我们实现了 0.82 的敏感性和 0.69 的特异性,显示了它们对 TTE 的预后价值。此外,这些结果对于较大的肿瘤体积有所增加,对于大于 6 cm 3 的肿瘤,获得了 0.77 的敏感性和 0.89 的特异性。结论:本研究的结果清楚地表明,MRI 肿瘤纹理提供了可用于预测 TTE 的信息。这可以作为选择个体 VS 治疗的基础,进一步改善整体治疗结果。特别是对于 VS 较大的患者,TTE 现象最为相关,我们的预测模型表现最佳,这些发现可以在临床工作流程中实施,从而可以为每位患者确定最优的治疗策略。© 2020 作者。医学物理学由威利期刊公司代表美国医学物理学家协会出版。 [https://doi.org/10.1002/mp.14042]
大多数德国驾车者早已知道在汽车上安装雪胎的古老经验法则:“von O bis O”。术语“从 O 到 O”是“从十月到复活节”(von Oktober bis Ostern)的缩写。建议人们在十月份将普通轮胎换成雪胎,并一直使用到复活节。德国法律没有设定任何时间限制,但它明确规定,在结冰条件下(bei Glatteis、Schneeglätte、Schneematsch、Eis- und Reifglätte),您不能在车辆未安装冬季轮胎的情况下驾驶。
经胸膜超声心动图(TTE)是诊断结构性心脏病(SHD)的首选方式(成员等,2021)。尽管低风险和非侵入性,但由于诊断管理和非临床因素,例如竞争经济激励措施,TTE在美国通常会被低估(Papolos等人。,2016年)。相比之下,电气二元图(ECGS)和胸部X射线(CXR)是医院环境中最常见的成像形式之一。是通过通过CXR通过ECG和解剖结构捕获电生理学的动机,我们研究了第12条潜在的心电图中的模态的组合,胸部射线照相术,后视图,胸部射线照相术以及含有型号的受试者的表格数据,来自电子健康记录(EHR)的主体人口统计学(EHR)的最佳ecg con-ecg的最佳人数,对模型看不见。
TTE Switch Space cPCI TTE Switch Space cPCI 构成了 TTEthernet 网络的核心。该卡采用紧凑型 cPCI 3U 外形尺寸,可在标准 3U cPCI 机箱中重复使用。TTEthernet 允许在同一以太网中使用分布式系统的同步和非同步功能。系统关键型硬实时功能享有预留带宽、完全确定性和低于 1μs 的传输抖动。得益于 SAE AS6802 时间触发、速率约束和 IEEE 802.3 以太网的组合,可以同时实现非关键数据的高传输速率,而不会影响关键流量。该交换机具有 512kB 的内部帧存储器,可在处理高优先级流量的同时存储低优先级流量。