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积极的心理健康和心血管健康
积极的心理健康 (PPWB) 越来越被认为是健康人和心血管疾病 (CVD) 患者心血管健康的关键因素。这篇小型综述综合了目前关于 PPWB 与心血管健康之间关系的知识状态，研究了这两个群体中关于 PPWB 的相关研究。PPWB 的概念化涵盖了享乐和幸福方面，乐观、人生目标和活力等结构起着至关重要的作用。对健康个体的研究表明，PPWB 与改善的心血管健康指标之间存在显著关联，而对心脏病患者的研究则强调了 PPWB 在预测死亡率和再入院等结果方面的重要性。将 PPWB 与心血管健康联系起来的机制途径包括生物过程、健康行为变化和缓解压力的其他心理资源。尽管证据越来越多，但仍有疑问尚未解答，需要进一步研究以了解这些关系并制定有效的干预措施。在促进身体健康的同时促进心理健康可以加强心血管疾病的预防和管理，为改善患者预后和整体健康提供全面的方法。
Cari Heart预测可疑冠状动脉疾病的心脏风险：早期价值评估
3.4外部评估组（EAG）发现了1项研究，评估了Cari Heart对可疑稳定冠状动脉疾病患者的心脏死亡的预后表现（Oikonomou等人。2021）。这项研究是一项模型开发和验证研究，其中包括3,912人患有CTCA来评估稳定的冠状动脉疾病。这项研究的结果表明，比基于传统临床风险因素（吸烟，高胆固醇血症，高血压，糖尿病，公爵指数，高风险斑块特征和上心脂肪组织体积的存在）的风险模型比风险模型更好。EAG还发现了支持冠状动脉炎症与心脏不良事件风险之间联系的研究。委员会同意，根据Oikonomou等人的结果。（2021），Cari Heart可能会改善心脏死亡的风险预测。（2021），Cari Heart可能会改善心脏死亡的风险预测。
一生中的皮质厚度和静息状态心脏功能：横断面汇总大型分析
朱利安·科尼格 1,2 |比尔吉特·阿布勒 3 |英格丽德·阿加茨 4,5,6 |托比约恩·阿克施泰特 7,8 |奥勒·安德烈亚斯森 4,9 |米娅·安东尼 10 |卡尔·尤尔根·贝尔 11 |卡佳·伯茨 12 |丽贝卡·C·布朗 13 |罗穆亚尔德·布伦纳 14 |卢卡嘉年华 15 |雨果·D·克里奇利 16 |凯瑟琳·R·卡伦 17 | Geus 18 的 Eco JC |十字架的费利伯特 11 |伊莎贝尔·吉奥贝克 19 |马克·D·费格 3 |哈坎·菲舍尔 20 |赫塔弗洛尔 21 |迈克尔·盖布勒 22,23 |彼得·J·吉安罗斯 24 | Melita J. Giummarra 25.26 |史蒂文·G·格林宁 27 |西蒙·根德尔曼 28 |詹姆斯·AJ·希瑟斯 29 |萨宾·J·赫珀茨 12 | Mandy X. 至 30 |塞巴斯蒂安·延奇克 31,32 |迈克尔·凯斯 1.33 |托拜厄斯·考夫曼 4.9 | Bonnie Klimes-Dougan 34 |斯特凡·科尔施 31.35 |玛琳·克劳奇 12 |丹尼斯·库姆拉尔 22.23 | Femke Lamers 30 |李泰浩 36 |马茨·亚历山大 7.8 |凤林10 |马丁洛策 37 |埃琳娜·马科瓦茨 38.39 |马泰奥·曼奇尼 40.41 |福尔克·曼克 12 | Kristoffer NT 价格 20,42 |斯蒂芬·B·马努克 24 |玛拉·马瑟 43 |弗朗西斯·米滕 44 |闵正元 45 |布莱恩·穆勒 17 |薇拉·穆恩奇 13 |弗劳克·尼斯 21.46 |林雅 45 |古斯塔夫·尼尔松内 8,20 |丹妮拉·奥尔多涅斯·阿库纳 31 |贝尔热·奥斯内斯 35.47 |克里斯蒂娜·奥塔维亚尼 39.48 |布伦达 WJH 彭尼克斯 30 |艾莉森·庞齐奥 45 |戈文达·R·普德尔 49 |詹尼斯·雷内尔特 22 |平忍10 |榊道子 50.51 |安迪舒曼 11 |林索伦森 35 |卡尔斯滕·施佩希特 35.52 |乔安娜·施特劳布 13 |桑德拉·塔姆 8,20,53 |米歇尔泰国 17 |朱利安·F·塞耶 54 |本杰明·乌巴尼 55 |丹尼斯·范德米 18 |劳拉·S·范维尔岑 56.57.58 |卡洛斯·文图拉-博特 59 |阿诺·维尔林格 22,23 |大卫·沃森 60 |魏鲁清 61 |朱莉娅·温特 59 |梅琳达·韦斯特伦德·施莱纳 34 |拉尔斯·T·韦斯特莱 4,9,62 |马蒂亚斯·威玛 59.63 |托拜厄斯·温克尔曼 21 |吴国荣 61 |刘贤珠 45 |丹尼尔·S·金塔纳 4.9
使用人工智能预测心脏死亡
心脏死亡（SCD）仍然是一个紧迫的健康问题，每年全球数十万。遭受SCD的人之间的杂项，从严重的心脏失败到看似健康的人，对有效的风险评估构成了重大挑战。主要依赖左心室的常规风险层次，仅导致植入可植入的心脏逆变剂的适度效率用于预防SCD。回应，艺术智能（AI）对个性化的SCD风险预测和调整预防策略有望为个别患者的独特性专案。机器和深度学习算法具有学习复杂数据和定义的终点之间的复杂非线性模式的能力，并利用这些模式来识别SCD的微妙指标和预测指标，而SCD的预测因素可能不会通过传统的统计分析而明显。但是，尽管AI有可能改善SCD风险层次，但仍需要解决重要的局限性。我们旨在概述SCD的AI预测模型的当前最新图案，重点介绍这些模型在临床实践中的机会，并确定阻碍广泛采用的关键挑战。
性别和年龄显着调节心血管疾病...
卫生研究所卡洛斯三世（IDIBAPS），巴塞罗那，巴塞罗那，巴塞罗那，巴塞罗那，巴塞罗那，巴塞罗那。西班牙，卫生研究院卡洛斯三世，巴塞罗那，西班牙，西班牙，西班牙，维克，西班牙，8年卫生保健南拉瓦尔中心。
风湿性心脏病的超声心动图筛查
急性风湿热（ARF）的发病率最常影响A组链球菌（GAS）感染5-15岁的儿童，全球每10万人的范围为8至51人。风湿性心脏病（RHD）发生在ARF患者不接受或未定期预防的情况下发生，是低收入国家儿童和年轻人的非征收心脏病的最常见原因。及时治疗气体感染可以预防ARF，而青霉素预防可以防止ARF复发。辅助预防伴苯甲胺青霉素G已显示出降低RHD的发生率，并且是RHD控制的关键方面。确定RHD预后的最重要因素是心脏受累的严重程度。尽管在没有后遗症的疾病的急性阶段，大约70％的心脏炎患者中的患有心脏炎，但心脏炎很重要，因为它是导致后遗症的唯一ARF并发症。三分之一的ARF患者无症状。患有轻度复发性ARF症状和无声RHD症状的患者，如果他们不接受二次预防治疗，则在5 - 10年内会在5 - 10年内发育严重。应该建立一个新的筛查程序，以防止中等和高风险种群中ARF的心脏病性。在本研究中，我们检查了RHD的超声心动图筛选程序的适用性。
社论：胰岛素抵抗和心血管疾病
糖尿病会影响全球4.25亿个人，预计在未来20年中，数字将增加到6亿人（1）。在1型糖尿病（T1D）中，患者经历胰岛素产生降低引起的胰岛素缺乏症，而在2型糖尿病（T2D）中，患者经历了胰岛素抵抗（IR），通常与肥胖有关（2）。导致IR发展的主要因素是增加氧化应激，高血糖和脂质水平升高（3）。尽管有助于控制血糖水平的疗法进步，但心血管并发症仍然是该人群发病率和死亡率的主要原因（2、4、5）。在心脏中，IR会导致钙处理，线粒体功能障碍和代谢不足的失调，导致一系列病理，其中包括心肌 - 心脏情感功能障碍，舒张性障碍功能障碍，心肌细胞死亡，心肌死亡和内膜骨化（6，7，7，7，7，7，7）。与IR相关的血管事件通常与高血压和增强的血栓形成环境有关（8、9）。虽然阻塞性血凝块可以导致心肌梗塞，脑血管事件或关键的肢体缺血，并且由于血小板与止血蛋白之间的复杂相互作用而发生（10）。在这种高度异质的人群中，发展此类并发症的风险是可变的，并取决于一系列因素，包括年龄，糖尿病持续时间，血糖控制和IR。在内分泌学领域的这一研究主题中，我们介绍了8篇文章，旨在探索IR与心血管健康之间的关系。他等人。动脉硬化是糖尿病的众所周知的并发症（11）。检查了放射线间脂肪组织（IMAT）分析是否可以用作指示T2D患者动脉硬化的诊断措施。总共包括549例新诊断的T2D患者，并使用颈动脉斑块负担来表明动脉粥样硬化。构建了三个模型以评估动脉粥样硬化的风险：临床模型，一个放射组学模型（基于胸部CT图像的IMAT分析）和临床放射线组合组合模型（一种整合临床放射学特征的模型）。使用曲线和DELONG测试下的区域比较了这三个模型的性能。临床 - 放射线组合模型和放射线学模型表明，在表明动脉粥样硬化方面的性能更好。作者
蛋白质结合的尿毒症毒素作为心血管，肾脏和代谢性疾病的治疗靶点
心血管 - 基德尼代谢（CKM）综合征是一种全身临床疾病，其特征是代谢异常，慢性肾脏疾病和心血管疾病之间的病理和生理相互作用，导致多器官功能障碍以及心血管界面发病率高。在这些患者中，管理CKM综合征风险的传统方法不足，需要针对特定CKM综合征风险因素的策略。越来越多的证据表明，解决尿毒症毒素和/或尿毒症毒素引起的途径可能会降低CKM综合征的风险并治疗疾病。本综述探讨了尿毒症毒素中心脏，肾脏和代谢途径之间的相互作用，并强调了尿毒症毒素作为这些疾病病理生理学中潜在的治疗靶靶标的显着作用。旨在调节这些尿毒症毒素的策略为逆转和管理CKM综合征提供了潜在的途径，为其临床诊断和治疗提供了新的见解。