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的开发和验证诺夫图优于乍得2和CHA 2 DS 2 -VASC模型，用于预测左心房附件密集的自发回声
这些患者的抗凝治疗。在当前的指南建议和临床实践中，CHA 2 DS 2 -VASC（充血性心力衰竭或左心室功能障碍高血压，年龄≥75岁，糖尿病，中风，血管疾病，年龄65-74岁，年龄）模型是主要的中风预测模型（6）。在CHA 2 DS 2 -VASC模型中，人口特征和病史是主要变量，使其适合临床应用。然而，许多研究也表明该模型的预测价值有限（8,9）。左室附属血栓（LAAT）的脱离是AF患者中风的原因，而血栓形成不仅与全身因子有关，而且与心脏的局部血液动力学高度相关（10）。 这些左心房功能变量不包括在CHA 2 DS 2 -VASC预测模型中，该模型可能部分解释了其低预测性能。左室附属血栓（LAAT）的脱离是AF患者中风的原因，而血栓形成不仅与全身因子有关，而且与心脏的局部血液动力学高度相关（10）。这些左心房功能变量不包括在CHA 2 DS 2 -VASC预测模型中，该模型可能部分解释了其低预测性能。
引用：Bradley Rt。爱，意识，能量和物质：心脏在连贯性和创造中的重要作用。 Cardiol Vasc Res。 2024; 8（1）：1-25。
我绘制的研究是两项具有巨大重要性的研究 - 现实的玛金（26）和一些具有真实魔术的科学冒险（5）。 这些作品明确地表明了无条件的爱在心理现象中所发挥的至关重要的作用，例如直观的感知和集中意图。 在后者中，威廉·蒂勒（William Tiller）和他的同事（5）记录了集中意图如何在心脏连贯性的信封中coco骨时如何诱导物理现实的变化。 这提示了量子真空中订单的“新”维度的创建，还可以访问其巨大的“自由”能量存储，从而为变化提供动力。 电生理证据表明，这是一种超相干状态，在ECG频谱中，它可以通过多尺度纠缠延伸到量子结构域。我绘制的研究是两项具有巨大重要性的研究 - 现实的玛金（26）和一些具有真实魔术的科学冒险（5）。这些作品明确地表明了无条件的爱在心理现象中所发挥的至关重要的作用，例如直观的感知和集中意图。在后者中，威廉·蒂勒（William Tiller）和他的同事（5）记录了集中意图如何在心脏连贯性的信封中coco骨时如何诱导物理现实的变化。这提示了量子真空中订单的“新”维度的创建，还可以访问其巨大的“自由”能量存储，从而为变化提供动力。电生理证据表明，这是一种超相干状态，在ECG频谱中，它可以通过多尺度纠缠延伸到量子结构域。
外周动脉疾病（PAD）和双重抑制疗法
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对中度至
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结节病、免疫抑制治疗和……
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大脑通讯 AIN 通讯
新兴证据表明心房颤动与认知功能障碍有关，与中风无关，但其潜在机制仍不清楚。在这项来自瑞士心房颤动研究 (NCT02105844) 的横断面分析中，我们研究了血清神经丝轻蛋白（一种神经元损伤生物标志物）与心房颤动患者的 (i) CHA 2 DS 2 -VASc 评分（充血性心力衰竭、高血压、年龄 65-74 岁或 > 75 岁、糖尿病、中风或短暂性脑缺血发作、血管疾病、性别）、临床和神经影像学参数和 (ii) 认知测量之间的关联。我们使用超灵敏单分子阵列分析技术在 1379 名心房颤动患者（平均年龄 72 岁；女性，27%）的样本中测量了血清中的神经丝轻蛋白。通过脑 MRI 评估缺血性梗塞、小血管疾病标志物和标准化脑体积。认知测试包括蒙特利尔认知评估、连线测试、语义语言流畅性和数字符号替换测试，并使用主成分分析进行总结。使用单变量和多变量线性回归分析结果。神经丝光与 CHA 2 DS 2 -VASc 评分相关，每单位 CHA 2 DS 2 -VASc 增加，神经丝光平均增加 19.2% [95% 置信区间 (17.2% , 21.3%)]。在调整年龄和 MRI 特征后，这种关联仍然存在。在多变量分析中，与神经丝光相关的临床参数包括年龄较高[每 10 年神经丝增加 32.5 % (27.2 % , 38 %)]、糖尿病、心力衰竭和外周动脉疾病[分别为 26.8 % (16.8 % , 37.6 %)、15.7 % (8.1 % , 23.9 %) 和 19.5 % (6.8 % , 33.7 %) 的神经丝较高]。平均动脉压与神经丝呈曲线关联，有证据表明存在反线性和 U 形关联。与神经丝相关的 MRI 特征是白质病变体积和大面积非皮质或皮质梗塞体积[相应病变对数体积每增加一个单位，神经丝分别增加 4.3%（1.8%，6.8%）和 5.5%（2.5%，8.7%）]，以及标准化脑体积[每 100 cm3 神经丝数量较多，脑体积较小，分别为 4.9%（1.7%，8.1%）]。单变量分析显示，神经丝光与所有认知指标呈负相关。调整临床和 MRI 变量后，效应大小减小，但与第一个主成分的关联仍然明显。我们的结果表明，在心房颤动患者中，通过血清神经丝光测量的神经元丢失与年龄、糖尿病、心力衰竭、血压和血管性脑病变有关，并与标准化脑容量和认知功能呈负相关。
重新构想医疗团队：利用患者-临床医生-AI 三元组来提高诊断安全性
一旦 AI 向临床医生发出警报，这些数据应如何呈现？随着新的数据流上线并集成到电子健康记录 (EHR) 中，我们还需要根据数据对哪些操作可能被视为适当进行教育。例如，AI 系统旨在诊断心房颤动并根据其对 CHA 2 DS 2 - VASc 评分的计算提出抗凝建议。该评分是一种临床预测规则 (CPR)，可估计心房颤动患者的中风风险。该系统还使用 HAS-BLED 评分，这是一种估计患者大出血风险的 CPR。使用该系统可能会导致显著的实践差异，具体取决于临床医生对算法的熟悉程度以及他们随后对算法建议的采纳。25
系统评价
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使用初级保健电子健康记录预测短期房颤风险
抽象的客观房颤（AF）按年龄筛查的产量低，并错过了年轻人。我们旨在在全国范围内常规收集的初级保健数据中开发一种算法，以预测6个月内发生AF的风险（未来对房颤的新创新（Find-AF）（Find-AF））。方法，我们使用了来自≥30岁的个人的初级保健电子健康记录数据，但在英国临床实践研究数据链接数据集在1998年1月2日至2018年11月30日之间，随机分为培训（80％）和测试（20％）数据集。我们使用年龄，性别，种族和合并症培训了一个随机的森林分类器。Prediction performance was evaluated in the testing dataset with internal bootstrap validation with 200 samples, and compared against the CHA 2 DS 2 -VASc (Congestive heart failure, Hypertension, Age >75 (2 points), Stroke/ transient ischaemic attack/thromboembolism (2 points), Vascular disease, Age 65–74, Sex category) and C 2 HEST (Coronary artery disease/Chronic obstructive肺部疾病（每种1分），高血压，老年人（≥75，2分），收缩性心力衰竭，甲状腺疾病（甲状腺功能亢进症））得分。COX比例危害模型具有竞争性死亡风险的危险模型适合于较高和较低的发现风险之间的长期AF。2 081 139个人群中的结果，7386在6个月内开发了AF。Find-Af可以应用于所有记录。与较低的预测风险相比，较高的预测风险队列的AF发生率高20倍，AF的长期危害较高（HR 8.75，95％CI 8.44至9.06）。In the testing dataset (n=416 228), discrimination performance was strongest for FIND-AF (area under the receiver operating characteristic curve 0.824, 95% CI 0.814 to 0.834) compared with CHA 2 DS 2 - VASc (0.784, 0.773 to 0.794) and C 2 HEST (0.757, 0.744 to 0.770), and robust by sex and族裔。结论Find-AF，一种机器学习算法，可按常规收集的初级保健数据进行大规模适用，并确定了较高的短期AF风险的人。
胸腔科侵入性检查前应注意检查项目/药物
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