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ICU非DKA患者的胰岛素-QI项目
房颤和冠状动脉疾病具有很强的关联。糖尿病（DM）也是AF发展的已知危险因素，DM的严重程度几乎与AF负担的恶化直接相关。虽然建立了糖尿病与AF之间的联系，但最近对抗糖尿病药物的兴趣减少心血管结局，例如心力衰竭，动脉粥样硬化冠状动脉疾病和AF。但是，成本为可访问性带来了一个重大问题。噻唑烷二酮（TZDS）可以在DM和AF处理之间提供导管。一些研究表明，使用的主要TZD Pioglitazone可能对降低某些人群的AF风险具有积极作用。然而，吡格列酮与房颤之间的关系很复杂，证据并不完全一致。一些研究表明，吡格列酮可能对心脏组织具有抗炎和抗纤维化作用，这可能有助于降低AF的风险。这些作用可能与药物对改善胰岛素敏感性和减少炎症的影响有关。这项回顾性研究将研究吡格列酮的使用与房颤发展的风险之间的关系。此外，我们将调查吡格列酮使用是否会降低心房颤动患者的心室快速发作。
拥有植入式心脏复律除颤器 (ICD)...
什么是植入式心脏复律除颤器 (ICD)？ICD 是一种植入于胸腔皮下的电子设备，用于监测和治疗危险的快速心律。大多数 ICD 也具备起搏器的功能。ICD 比起搏器略大，由两个主要部件组成：发生器和一根或多根导线（称为“导线”）。发生器包含电池、电容器和计算机组件，使 ICD 工作。导线是特殊的导线，使设备能够传输微弱的电脉冲，从而引起心脏收缩，并持续监测心律。ICD 可以植入一根、两根或三根导线。您接受的 ICD 类型取决于您的临床诊断。经静脉 ICD 植入于左锁骨下方，但也可能植入于右锁骨下方，导线通过静脉插入心脏。
抗癌药物诱发的心房颤动及其潜在机制。
摘要：癌症治疗在过去几十年中取得了重大进展，但治疗往往伴随着显著的副作用。心律失常是一些抗肿瘤药物的普遍并发症，其中心房颤动 (AF) 是最常见的药物相关心律失常。在发生药物相关 AF 的癌症患者中，通常存在先前存在的 AF 风险因素，而活动性癌症本身也可能导致或促进 AF。虽然抗癌药物可能会在没有 AF 风险因素的癌症患者中诱发 AF，但似乎大多数药物相关 AF 都是在抗癌药物增加或加剧癌前存在的和/或癌症相关的促 AF 因素/改变时发生的，从而产生附加或协同作用产生 AF。细胞内钙活性异常似乎与抗癌药物诱发的 AF 的产生有关。癌症幸存者中，因癌症治疗而诱发心肌病的患者，经常发生房颤，大多数心律失常可能继发于心肌病。房颤可能导致癌症治疗的改变甚至停止。目前，癌症患者房颤的管理主要基于务实的假设。本综述简要讨论了抗癌药物引起的房颤及其潜在机制。
与年龄相关的肠道菌群营养不良的影响和降低了自主神经系统上的短链脂肪酸和大鼠的房颤
目的：老化是造成心房良好普遍越来越普遍的最重要的贡献者（AF）。与年龄相关的疾病有关，但其在AF发育中的作用尚不清楚。这项研究旨在研究自主神经系统的变化，短链脂肪酸（SCFA）和患有AF的老年大鼠的肠道微生物群的改变。方法：进行电生理实验以评估大鼠的AF诱导率和心率变异性。16S rRNA基因序列用于评估肠道微生物组成。气体和液相色谱 - 质谱法用于鉴定粪便样品中的SCFA。结果：研究发现，与年轻大鼠相比，老年大鼠的AF发生率更高，心率变异性降低。OMICS研究表明，老年大鼠的肠道菌群破坏，尤其是较低的企业与细菌的比率降低。 此外，老年大鼠的粪便SCFA水平显着降低。 重要的是，相关分析表明，SCFA降低与老年大鼠心率变异性下降之间存在显着关联。 结论：这些发现表明，作为肠道菌群的代谢产物，SCFA可能在自主神经功能中起调节作用，并可能影响老年大鼠AF的发作和进展。 这些结果为SCFA的参与和自主神经系统在AF发病机理中的作用提供了新的见解。OMICS研究表明，老年大鼠的肠道菌群破坏，尤其是较低的企业与细菌的比率降低。此外，老年大鼠的粪便SCFA水平显着降低。重要的是，相关分析表明，SCFA降低与老年大鼠心率变异性下降之间存在显着关联。结论：这些发现表明，作为肠道菌群的代谢产物，SCFA可能在自主神经功能中起调节作用，并可能影响老年大鼠AF的发作和进展。这些结果为SCFA的参与和自主神经系统在AF发病机理中的作用提供了新的见解。这些结果为SCFA的参与和自主神经系统在AF发病机理中的作用提供了新的见解。
对左心房结构和功能的深入学习提供了与房颤风险的链接
左心房体积增加，左心房功能的降低长期以来与心房效果有关。与遗传数据配对的大规模心脏磁共振成像数据的可用性为评估对左心房结构和功能的遗传贡献提供了独特的机会，并了解了它们与心房纯正风险的关系。在这里，我们使用深度学习和表面重建模型来测量左心房最小体积，最大体积，中风量以及40,558英国生物库参与者的排空分数。在全基因组的关联研究中，没有预先存在心血管疾病的35,049名参与者，我们确定了20个与左心房结构和功能相关的遗传基因座。我们发现，对左心房体积增加的多基因贡献与房屋良好及其下游后果有关，包括中风。通过孟德尔随机化，我们发现证据支持左心房增大和功能障碍的因果关系，对房屋释放风险。
使用机器学习的疾病预测-IJRPR
除颤是一种生物医学仪器，用于治疗患有心律不齐的人的心脏病患者。心律失常或不规则的心跳被称为心律问题，该疾病称为心律不齐。不规则的心跳问题是当协调心脏节拍的电信号无法正常工作时发生。错误的信号传导导致心脏跳动太快（心动过速），太慢（心动过缓）或不规则。除颤器会输送一定剂量的电流，称为反击心脏。通过对心脏肌肉进行反震，去极化活性的过程将应用于肌肉。在生理学中，导致肌肉或神经细胞进行去极化，以通过排放电容器来建立或施加电流可以使整个心脏去极化，并将其作为心脏除颤器进行测试。但是，此处设计的系统旨在提前检测一周的心脏，并使用此除颤器相应治疗。
使用机器学习在房颤中预测多方面的风险：Gloria-Af研究的见解
1利物浦大学利物浦科学中心，利物浦大学，利物浦约翰·摩尔斯大学和利物浦心脏和胸部医院，托马斯·迪尔，利物浦L14 3PE，英国； 2，西澳大利亚大学医学院，澳大利亚克劳利WA 6009，35 Stirling Hwy； 3 Harry Perkins医学研究所，5 Robin Warren DR，WA 6150，澳大利亚； 4西澳大利亚大学计算机科学与软件工程系，35 Stirling Hwy，Crawley WA 6009，澳大利亚； 5法国巡回赛心脏病学系和旅游学系； 6英国利物浦利物浦大学眼科科学系； 7人口和全球健康学院，西澳大利亚大学，澳大利亚珀斯； 8澳大利亚珀斯的查尔斯·盖尔德纳爵士医院； 9 Kolling Institute和Charles Perkins中心，悉尼悉尼大学，澳大利亚；澳大利亚悉尼皇家北岸医院心脏病学10； 11荷兰莱顿的血栓形成和止血莱顿大学医学中心； 12澳大利亚珀斯菲奥娜·斯坦利医院心脏病学系；和13丹麦卫生服务中心研究中心，阿尔堡大学临床医学系，SelmaLagerløfsvej 249，9260 Gistrup，丹麦
深度学习的工作流程，用于自动提取心脏纤维化中心脏计算机断层扫描上心房和心外膜脂肪组织的自动提取
抽象背景：计算机断层扫描（CT）图像上左心房（LA）和心外膜脂肪组织（EAT）体积的术前估计与心房颤动（AF）复发的风险增加有关。我们旨在设计一个基于学习的工作流程，以提供对心房，心包和饮食的可靠自动分割，并为未来在AF管理中的应用提供。方法：本研究招募了157例AF患者，他们在2015年1月至2017年12月在台北退伍军人综合医院之间接受了首次导管的消融。LA，右心庭（RA）和心包的三维（3D）U-NET模型用于开发用于总，LA-EAT和RA-EAT自动分割的管道。 我们将心包内的脂肪定义为组织，衰减在-190至-30 HU之间，并量化了总食物。 在心包内的LA或RA的扩张性内部边界和心内膜壁之间的区域用于检测归因于脂肪的体素，从而估计La-EAT和RA-EAT。 结果：LA，RA和心包分割模型的骰子系数分别为0.960±0.010、0.945±0.013和0.967±0.006。 3D分割模型与LA，RA和心包的地面真相良好相关（r = 0.99，所有人的P <0.001）。 我们提出的食品，LA-EAT和RA-EAT方法的骰子系数分别为0.870±0.027、0.846±0.057和0.841±0.071。 结论：我们提出的用于自动LA，RA和饮食分割的工作流程在CT图像上使用3D U-NETS对AF患者可靠。用于开发用于总，LA-EAT和RA-EAT自动分割的管道。我们将心包内的脂肪定义为组织，衰减在-190至-30 HU之间，并量化了总食物。在心包内的LA或RA的扩张性内部边界和心内膜壁之间的区域用于检测归因于脂肪的体素，从而估计La-EAT和RA-EAT。结果：LA，RA和心包分割模型的骰子系数分别为0.960±0.010、0.945±0.013和0.967±0.006。3D分割模型与LA，RA和心包的地面真相良好相关（r = 0.99，所有人的P <0.001）。我们提出的食品，LA-EAT和RA-EAT方法的骰子系数分别为0.870±0.027、0.846±0.057和0.841±0.071。结论：我们提出的用于自动LA，RA和饮食分割的工作流程在CT图像上使用3D U-NETS对AF患者可靠。
医疗设备开发工具（MDDT）资格资格摘要苹果房颤历史记录特征
Apple AFIB历史特征可以用作生物标志物测试，以帮助评估AFIB负担的估计值，作为临床研究中旨在评估心脏消融设备安全性和有效性的次要有效性终点。AFIB历史特征产生的AFIB负担的每周估计值可用于跨临床研究的跨部门进行比较分析。在整个临床研究中，AFIB历史特征可用于监测参与者对AFIB负担的每周估计，以比较心脏消融治疗前后的每周负担估计。AFIB历史记录功能的效用是次要端点的目的，旨在替代任何主要终点的发现（即，它本身不能用来评估心脏消融设备的安全性和有效性）。
simoa®神经纤维纤维酸性蛋白（GFAP）
神经系统疾病仍然是早期诊断和治疗最具挑战性的疾病之一。与“可见”疾病不同，神经元损伤和神经变性可能会被忽视或误认为其他情况。症状的微妙和当今评估的主观性质也使得很难尽早确定这些疾病。当前，对于早期检测神经退行性疾病（例如AD），尚无确切的测试。临床医生只能在症状开始出现后才最终诊断它们。因此，许多患者可能会等待数年的诊断或明确的治疗途径。