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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
中年人认知障碍与冠状动脉疾病的关系
心血管疾病 (CVD) 是一组影响心脏或血管的疾病 [1] 。大多数心脏病以冠状动脉疾病 (CAD) 的形式出现，这是心脏病患者死亡的主要原因 [2] 。虽然因 CVD 导致的死亡正在下降，但 CVD 仍然是全世界非传染性疾病 (NCD) 死亡和发病的主要原因 [3] 。在沙特阿拉伯王国 (KSA)，CVD 是大多数死亡原因，超过了癌症等无法治疗的致命疾病 [4] 。根据世界卫生组织 (WHO) 的报告，在 KSA，每 100,000 名 30-70 岁的人中，有 644 人死于 NCD，其中 62%（每 644 人中有 401 人）是由于 CVD 和糖尿病造成的 [4] 。这引起了医疗机构的极大关注，他们需要制定健康协议，以便在心脏病发展到晚期之前就发现它们。 CAD 或缺血性心脏病 (IHD) 是一种常见的 CVD，由冠状动脉血流阻塞或中断引起，通常是由于晚期动脉粥样硬化病变引起，最终将导致心肌梗死或缺血 [5]。KSA 的 CAD 患病率为 5.5% [6]。最近有研究表明 CAD 可能与认知功能受损有关，这会影响 CAD 患者的智力和健康状况 [7]。最近有研究报告称，CAD 患者的区域脑容量明显减少，并伴有严重的脑萎缩、低灌注和脑白质疾病，老年人患血管疾病的风险增加 [7-8]。虽然这些观察结果表明 CAD 可能与认知能力下降或神经功能障碍有关，但年龄、血管疾病和脑血管功能障碍之间的相互作用很复杂，尚不十分清楚。
治疗慢性外周动脉疾病患者具有血管内血管生成的指示
1萨里大学临床和实验医学系，卫生与医学科学系，吉尔福德，英国吉尔福德市2，萨里和苏塞克斯医学院NHS NHS Trust，Redhill，Redhill，英国Redhill 3 Iuliu Hatieganu Hatieganu医学院医学院医学院，急诊医院，医疗临床，医学诊所No。1，罗马尼亚克鲁伊·纳波卡，4 4个心血管研究研究所，邓迪大学，邓迪大学，尼尼韦尔医院和医学院，邓迪，英国邓迪，英国邓迪5西里西亚，波兰，西尔多，波兰8属血管疾病诊所，国家心血管研究所，布拉迪斯拉瓦，斯洛伐克9研究所9学院心血管及代谢研究研究所，英国雷丁大学，英国雷丁大学10级血管血管病学。医学系维也纳医科大学，维也纳，奥地利，奥地利11个血管中心，德国阿恩斯伯格的Klinikum Hochsauerland，瑞士库里斯斯纳斯伯格市Arnsberg 12号，瑞士Chur，瑞士库里斯尼斯州纳尔斯医院。医学系维也纳医科大学，维也纳，奥地利，奥地利11个血管中心，德国阿恩斯伯格的Klinikum Hochsauerland，瑞士库里斯斯纳斯伯格市Arnsberg 12号，瑞士Chur，瑞士库里斯尼斯州纳尔斯医院。
单细胞变体至增强冠状动脉疾病的基因图
是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审证明）预先印刷此版本的版权持有人于2024年11月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.13.24317257 doi：medrxiv preprint
冠状动脉疾病个体的自我效能测量工具：系统评价
这项研究是按照CRD42021262613注册的Cochrane系统审查指南和选择健康测量工具（Cosmin）（COSMIN）进行的。该搜索是在Medline（OVID），科学，Embase和Psycinfo上进行的，包括涉及对具有CAD的人的自我效能工具的开发和验证，没有语言或日期限制的研究。数据提取于2022年5月进行，并于2023年1月进行了更新，本次审查的所有步骤均由两个不同的合作者进行，并在有分歧时进行了第三次审查。Cosmin推荐的建议，评估，发展和评估（评估和评估）的修改分级用于确定证据的质量，为高，中等，低，低或非常低。携带仪器分类
一种用于诊断早发冠状动脉疾病的机器学习方法
1. 简介 冠状动脉疾病 (CAD) 是一种影响向心脏供血的动脉的疾病。它主要是由动脉粥样硬化引起的，动脉粥样硬化是一种由脂肪、胆固醇和其他物质组成的斑块在冠状动脉内积聚的过程。这种积聚会随着时间的推移使动脉变窄，减少流向心肌的血流量，并导致胸痛（心绞痛）或心肌梗塞等症状。PCAD 是指男性 55 岁以下和女性 65 岁以下发生的过早冠状动脉疾病。最近，人们使用 ML 方法广泛研究了 CAD 预测和诊断，因为传统统计方法的能力有限，并且在分析大数据集方面存在一些弱点 (1-3)。因此，机器学习方法已被用作人工智能的一个子领域，用于从原始数据中提取有价值的模式和信息。使用这些方法可以在没有人工输入的情况下获得合适的知识并将其用于不同的目的。最近的研究表明，机器学习方法可用于早期诊断、风险分层、临床试验招募和各种疾病分类。同时，种族和民族与特定人群和遗传变异有关，对某些疾病可能很重要。社会经济地位和医疗保健机会与种族和民族密切相关（4）。例如，非裔美国患者比白人患者更常接受心导管插入术来诊断 CAD（5）。不同种族和民族的存在对不同种族和民族群体的疾病发展有影响（6）。因此，有必要了解种族在各种疾病中的作用。机器学习算法已被用于预测考虑种族和民族的心力衰竭，并确定特征重要性在不同种族和民族群体之间的差异（7）。Suinesiaputra 等人（8）使用深度学习分析对动脉粥样硬化进行了多民族研究。他们试图利用机器学习算法的能力从大规模遗留数据集中提取合适的信息。他们使用双腔、四腔和短轴磁共振成像 (MRI) 视图之间的迁移学习序列训练 VGGNet 卷积神经网络来检测标志。另一项多民族动脉粥样硬化研究使用机器学习方法预测心血管事件 (9)。他们使用随机生存森林技术来识别心血管风险因素。
自发冠状动脉解剖的社会心理和生活方式影响：一项定量研究
433个SCAD幸存者邀请参加，310（72％）完成了问卷。 最常见的心理社会影响是“对心脏病发作的震惊”（受访者的经历），“担心再有SCAD”（81％）（81％），“担心触发另一个SCAD”（77％）（77％），“对运动和体育锻炼的不确定性”（73％）（73％）（73％）（73％）和“ confsiation and confusiation and confutiation and serniely serniely serniely serniely serniely''（73.03.03.03.03.03.03.03.03.03.0.03.0.03.0.03.03.03.03.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0''' （73％）。 在生活方式的影响方面，SCAD影响了近三分之二的参与者的工作能力，而十分之一的参与者则寻求经济援助。 社会心理影响的主要预测因素在50岁以下，当前的财务压力和贸易级教育。 生活方式影响的主要预测因素超过50，SCAD433个SCAD幸存者邀请参加，310（72％）完成了问卷。最常见的心理社会影响是“对心脏病发作的震惊”（受访者的经历），“担心再有SCAD”（81％）（81％），“担心触发另一个SCAD”（77％）（77％），“对运动和体育锻炼的不确定性”（73％）（73％）（73％）（73％）和“ confsiation and confusiation and confutiation and serniely serniely serniely serniely serniely''（73.03.03.03.03.03.03.03.03.03.0.03.0.03.0.03.03.03.03.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0''' （73％）。在生活方式的影响方面，SCAD影响了近三分之二的参与者的工作能力，而十分之一的参与者则寻求经济援助。社会心理影响的主要预测因素在50岁以下，当前的财务压力和贸易级教育。生活方式影响的主要预测因素超过50，SCAD
“危险信号”：心脏淀粉样变性伴有严重冠状动脉疾病的病例报告
病例介绍 患者为 75 岁男性，高血压、糖尿病 20 年，已知患有腕管综合征和腰椎狭窄症。现病史始于就诊前一年，当时患者开始出现心力衰竭症状，包括呼吸短促、端坐呼吸和双足水肿。会诊后，经胸超声心动图显示左心室收缩功能轻度降低，全身运动功能减退和中度心包积液。建议患者接受冠状动脉造影，但当时他经济上不允许。给予了心力衰竭最佳药物治疗，但患者失访。在此期间，上述症状持续存在，尤其是呼吸短促，因此就诊。
与肺动脉温度相比，非侵入性温度计的准确性和精度：横断面研究
抽象背景：温度波动是重症监护病房（ICU）中患者状况的关键指标。侵入性方法对核心温度进行了更可靠的测量，但它们具有更大的并发症风险，从而限制了它们在大多数情况下的使用。这强调了研究评估非侵入性温度监测方法的可靠性的需求。目标：本研究旨在评估与肺动脉温度相比，四种非侵入性温度测量技术的准确性和精度，该技术被认为是金标准。设计和设置：我们在巴西的Belo Horizonte的Belo Horizonte的FelícioRocho联邦De Minas Gerais和医院FelícioRocho医院进行了ICU进行了横断面临床研究。方法：包括所有患有肺动脉导管的患者。我们同时记录了肺动脉，腋窝，口腔，颞动脉和鼓膜的温度。平淡的阿尔特曼图被用来评估不同温度测量的一致性。结果：共有48名患者，平均年龄为54岁。女性占样本的66.67％。与肺动脉温度相比，非侵入性方法的准确性和精度（平均和稳定偏差）为：腋窝（-0.42°C，0.59°C），口服（-0.30°C，0.37°C），tymbrane（-0.37°C），tympanic membrane（-0.21°C，-0.21°C，0.444444444444444444444444444444444444444444444444.44444444.44444444444444.4444444.444444444444.444444444444.44444444444444.42°C）。 （-0.25°C，0.61°C）。在非侵入性方法中，鼓膜膜测量被证明是最可靠的，其次是口服方法。值得注意的是，在体温异常（非等准体温度）的患者中，只有口服和鼓膜方法保持其准确性和精度。结论：与肺动脉温度相比，这项研究中评估的非侵入性温度计表现出可接受的认可和精度（在临床相关阈值0.5°C）中。