11 瑞士伯尔尼大学医院 Inselspital 心脏病学、预防心脏病学和运动医学大学诊所 12 瑞士苏黎世大学儿童医院心脏病学系 13 奥地利维也纳医科大学维也纳综合医院生物医学成像和图像引导治疗系 14 瑞士洛桑大学 (UniL) 生物与医学学院 15 瑞士日内瓦日内瓦大学医院 (HUG) 心脏病学分部 16 参与中心和研究人员的完整列表见附录。 * 这些作者对研究设计、数据解释和手稿准备做出了同等贡献。 通讯地址 Matthias Greutmann,医学博士,先天性心脏病负责人,苏黎世大学医院心脏中心,Raemistrasse 100,8091 苏黎世,瑞士。电子邮件:Matthias.greutmann@usz.ch;电话:++41 44 255 3883 字数:3510字
图1:在所有25种串行心肺运动测试中,锻炼各个点的心率在其中进行了复杂的副本,以比较其通风性厌氧阈值以及单个过早心室收缩(PVC)和多态性心室心动过速的时刻。沿X轴的每个数字代表一个在存在复杂外室的情况下完成的单个CPET。
1核医学系,路德维希 - 马克西米利人 - 慕尼黑,德国81377,2 medizinische klinik und poliklinik I,Klinikum der Universita usiverta mu nchen,Ludwig-Maximilians-universita Research), Partner Site Munich Heart Alliance, Munich, Germany 4 German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Munich, Germany 5 Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany 6 Institute of Surgical Research at the Walter-Brendel-Center of Experimental Medicine, University Hospital, LMU Munich, Marchioninistrasse 27, D-81377 Munich, Germany 7 Member of the欧洲罕见,低患病率和复杂疾病的欧洲参考网络(Ern Guardt),荷兰8荷兰8跨学院内分泌和心血管疾病网络网络网络建模与临床转移中心(ICONLMU),LMU MUNICH,慕尼黑,慕尼黑,德国,德国,
理查德·T·卡里克(Richard T. ,Arthur Am Wilde 4,9,Brianna Davies 10,Colette Seifer 11,Jason D. Roberts 12,13,Jeff S. Healey 12,Ciorsti MacIntyre 14,15,Wael Alqarawi 16,17,Rafik Tadros 2,Rafik Tadros 2,Michael J. Cutler 18,Michael J. Cutter 18,Mattia Tartia Targti 19,Mattia Targia targia tarti tarti tarti tarti 19,Leonardodo Calco Calco Calco 20 Vitali 21,Matteo Bertini 21,Paolo Compagnucci 22,Michela Casella 22,Antonio Dello Russo 22,Chiara Cappelletto 4,23,24,Antonio de Luca 4,23,Antonio de Luca 4,23,Davide Stoldo stolfo 4,23,24,davide stolfo 4,23,24,Firat Duru 25 30,Nina E. Hasselberg 31,Andrea di Marco 32,33,PalomaJordà2,34,Elena Arbelo,Elena Arbelo 4,34,35,36,Zoraida Moreno Weidmann 37,Karolina Borowiec 38,39 J. Peter van Tintelen 4.42、Pyotr G. Platonov 43、Iacopo Olivotto 19、Ardan M. Saguner 25、Kristina H. Haugaa 31、Moniek Cox 44、Claudio Tondo 45.46、Marco Merlo 4.23、Andrew D. Krahn 10、Anneline S.J.M. te Riele 3.4、Katherine C. Wu 1、Hugh Calkins 1、Cynthia A. James 1† 和 Julia Cadrin-Tourigny 2 *†
左心室不合作(LVNC)涉及心肌的异常发育,其中内层保持过度小径过度而不是正确压实。传统上被认为是先天性的,越来越多的非家族或零星LVNC报告表明,不良心肌重塑,例如体积超负荷或先前存在的心肌病,可能会有助于其发育。我们介绍了一名77岁男性,患有慢性心房颤动和非缺血性心肌病,被发现患有严重的LVNC,使用超声心动图和心脏MRI鉴定,使用非压缩的心肌厚度比> 2.3处于凝结状态。严重的左心室功能障碍(射血分数(EF)<20%)得到了证实,血管造影揭示了无刺激性的冠状动脉疾病,其异常左弯曲动脉 - 一种不常见的共同出现,强调了全面成像的重要性。在没有家族史的老年人中,LVNC的晚期表现延长了公认的人群,并表明结构和血液动力学压力源可能在其发展中起作用。管理包括对心房颤动,电心疗法和指导性心力衰竭的药理率控制,以减少EF,最终导致可植入的心脏扭矩 - 除颤器放置,以预防心脏突然死亡。在这些干预措施之后,患者表现出适度的功能状态和症状,并在设备监视和串行成像的紧密随访中。这种情况扩大了我们对LVNC的理解,通过强调其延迟发作的潜力,多模式成像检测共存异常的必要性以及一种综合治疗方法以优化老年人的结果的重要性。
背景:右心室外流动(RVOT)支架似乎被认为是一种有前途的治疗选择,并且可以替代近年来Fallot型病变的患者最初贴calliation pallocked Blalock-Taussig分流(MBTS)。这项研究试图评估RVOT支架对法洛(Tetaloge)四曲(TOF)患者的肺动脉(PA)生长的影响。方法:回顾性审查分析5例Fallot型先天性心脏病患者患有小肺动脉,他们在9年内接受了rvot置于RVOT支架的姑息治疗,并接受了9例修改后的Blalock-Taussig分流。通过心血管计算机断层扫描(CTA)测量差异左PA(LPA)和右PA(RPA)生长。结果:RVOT支架增加了60%的中位数(四分位数范围[IQR]:37%至79%)的动脉氧饱和度,至95%(87.5%至97.5%)(P = 0.028)。LPA直径z-分数从−2.843( - 3.51 - 2.037)提高到-0.78( - 2.3305 - 0.19)(p = 0.03)(p = 0.03),RPA直径z-得分从中间 - 2.843( - 3.51 - 2.51 - 2.51 - 0.47)提高0.002),MC GOON比率从中位1(0.8 - 1.105)增加到1.32(1.25 - 1.98)(p = 0.017)。没有程序并发症,所有5例患者在RVOT支架组中进行了最终修复。结论:与MBT相比,RVOT支架似乎可以更好地促进肺动脉生长,改善动脉氧饱和度,并且由于高风险而被禁忌的TOF患者的TOF患者的手术并发症较小。In the mBTS group, the LPA diameter Z -score improved from − 1.494 ( − 2.242 – 0.6135) to − 0.396 ( − 1.488 – 1.228) ( p = 0.15), the RPA diameter Z -score improved from median − 1.328 ( − 2.036 – 0.838) to 0.088 ( − 0.486 - 1.223)(p = 0.007),并且有5例患者发生不同的并发症,没有达到最终手术修复的标准。
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务,并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意,客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议,覆盖范围证据,覆盖证证书,摘要计划描述(SPD)或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如,客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时,客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下,福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1)根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款; 2)任何适用的法律/法规; 3)任何相关的附带资料材料,包括覆盖范围政策; 4)特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗主管应在适当的情况下行使临床判断,并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况,则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准(包括涵盖的诊断和/或程序代码)中概述的相关标准提交请求的服务。
左心室肿块是心血管事件的风险标志,可能表明潜在的心肌病。心脏磁共振是用于左心室质量估计的金色标准,但在大规模上获得挑战。在这里,我们使用深度学习来使全基因组的关联研究对心脏磁共振衍生的左心室质量索引,这些左心室质量指向43,230英国生物库参与者的身体表面积。我们确定了12个基因组广泛的关联(TTN中有1个,左心室质量为11个小说),这意味着先前与心脏收缩和心脏病相关的基因。心脏磁共振衍生的左心室质量与入射膨胀和肥厚性心肌病有关,以及植入的心脏扭曲纤维植入物。An indexed left ventricular mass polygenic risk score ≥ 90 th percentile is also associated with incident implantable cardioverter-de fi brillator implant in separate UK Biobank (hazard ratio 1.22, 95% CI 1.05-1.44) and Mass General Brigham (hazard ratio 1.75, 95% CI 1.12-2.74) samples.在这里,我们对心脏磁共振衍生的左心室质量进行了全基因组的关联研究,以识别11种新型变体,并证明心脏磁共振衍生和遗传性预测的索引左心室肿块与入射心肌病有关。
检测过早的心室收缩(PVC)在心脏学领域至关重要,不仅是改善卫生系统,而且还要减少手动分析心电图(ECG)的专家工作量。PVC是一个无害的常见发生,以额外的心跳为代表,其诊断并不总是容易识别,尤其是在长期手动ECG分析完成时。在某些情况下,与其他病理相关时可能会导致灾难性后果。这项工作介绍了一种使用机器学习技术识别PVC的方法,而无需提取功能和交叉验证技术。特别是使用了一组六个分类器:决策树,随机森林,长期术语记忆(LSTM),双向LSTM,RESNET-18,MOBILENETV2和SHUFFLENET。已经对从MIT-BIH心律失常数据库中提取的数据进行了两种类型的实验:(i)原始数据集和(ii)构成数据集。Mobilenetv2在两个实验中都出现了高性能和PVC最终诊断结果的有希望的结果。最终结果显示第一个实验中的精度为99.90%,尽管未使用特征检测技术,但在第二个实验中显示了99.00%。我们使用的方法是专注于分类而无需使用fe fe fearture提取和交叉验证技术,使我们能够提供出色的性能并获得更好的结果。最后,这项研究将其定义为理解深度学习模型不正确分类的解释的第一步。
方法和结果:来自中国北京福威医院的290例心律失常右心心肌病患者的纵向和观察人群,并研究了来自瑞士苏黎世大学心脏中心的99名患者,并进行了随访数据。研究的主要终点是归因于HF的心脏移植或死亡。该模型是通过COX回归分析来预测风险的,并经过内部验证的。在4.92±3。03年的随访期间,有48名患者达到了主要终点。风险预测模型的决定因素是室心室射体分数,血清肌酐水平,中度严重的三尖瓣反流和心房颤动。可植入的心脏扭曲器 - 除颤器并未减少不良HF结果的发生。