先天性心脏病(CHD)包括多种心脏异常,共同构成了最常见的先天缺陷类型[1]。CHD的发病率在每1000个活产4至15之间[2-4]。Hoffman和Kaplan提出,报告发病率差异很大的原因很可能是由于诊断准确性的差异以及用于纳入病例的标准的差异;这样,即使要包括轻微的含义心脏缺陷,发病率可能会增加到每1000个出生的75个[5]。CHD儿童的死亡率显着降低。估计,几乎有85-90%的冠心病儿童能够生存到成年[6,7]。然而,由于循环异常以及他们接受的医学和外科疗法,这些儿童的生活质量(QOL)经常受到破坏[8]。这些因素可能会影响其身体,社会,心理,心理和功能福祉。实际上,研究已经证明,冠心病儿童的质量较差可能会阻碍健康的发展[9]。因此,研究这种高危人群的质量是越来越多的。有关此事的可用证据是不一致的。一些研究得出的结论是,与正常儿童相比,冠心病儿童的质量较差,这是一个合理的期望[10])。其他研究发现,与没有CHD的儿童相比,CHD的儿童并未真正妥协QoL [11,12]。从孩子,父母和医疗保健提供者的角度来看,QOL本身的概念也有所不同[13]。据报道,与其病史有关的CHD儿童中与QoL有关的其他差异方面。在一项系统的审查中,包括在高收入国家的20项研究中[14],结果表明,接受过与CHD相关的手术的儿童中的QoL较差。在下部中等收入国家进行的一项研究中也报道了类似的结果[15],在该疾病和QOL障碍之间观察到的冠心病儿童中的QOL较差。一项瑞典语研究也结束了QOL与疾病严重程度和多次手术的关系[16]。然而,一项专门针对法洛修复四分法的儿童的研究发现,与基于自我报告的健康对应者相比,QOL得分可比。有趣的是,当考虑了父母报告的报告时,报告了较低的QOL评分,其身体方面受影响最大[17]。
在医疗保健领域,最重要的是儿科医疗保健领域,人工智能 (AI) 的作用已显著影响了医疗领域。先天性心脏病是一组心脏病,已知是出生时最严重的心脏病之一。这些心脏病需要迅速诊断和干预,以确保新生儿的健康。幸运的是,在人工智能的帮助下,包括所涉及的高度先进的算法、分析和成像,它为我们带来了一个充满希望的新生儿护理时代。本文回顾了 2015 年至 2023 年期间在 PubMed、Science Direct、UpToDate 和 Google Scholar 上发表的数据。总结 使用人工智能检测先天性心脏病已显示出在提高诊断准确性和效率方面的巨大希望。多项研究已经证明了基于人工智能的方法在诊断先天性心脏病方面的有效性,结果表明该系统可以实现高水平的灵敏度和特异性。此外,人工智能可以帮助减少医护人员的工作量,使他们能够专注于患者护理的其他关键方面。尽管使用人工智能有潜在的好处,但除了检测先天性心脏病之外,仍有一些挑战需要克服,例如需要大量高质量数据和仔细验证算法。尽管如此,随着研究和开发的不断进行,人工智能很可能成为改善先天性心脏病诊断和治疗的越来越有价值的工具。
我们评估了在阿富汗 (AFG)、刚果民主共和国 (COD)、埃塞俄比亚 (ETH)、尼日利亚 (NGA) 和巴基斯坦 (PAK) 引入含风疹疫苗 (RCV) 对先天性风疹综合征 (CRS) 发病率的潜在影响。我们使用经过验证的数学模型模拟了 30 年内的几种 RCV 引入情景。我们的研究结果表明,RCV 的引入可以避免 86,000 至 535,000 例 CRS 出生,从而防止 250 万至 1580 万伤残调整生命年。通过在现有麻疹常规覆盖范围内引入 RCV 并执行补充免疫活动 (SIA),AFG 和 PAK 可以减少约 90% 的 CRS 出生率。但是,COD、NGA 和 ETH 必须增加其目前的常规疫苗接种覆盖率,才能显着降低 CRS 发病率。这项研究展示了引入 RCV 的潜在好处,并强调了全球采取行动加强免疫计划的必要性。
背景心脏移植是治疗儿童终末期心力衰竭的最有效疗法。短期和长期成果达到了历史高潮。在1984年进行了总共30次小儿心脏移植,中位生存期为3。5年(1)。今天,全球有600多名儿童每年接受心脏移植,预计总体中位生存期为18年。结果在早期接受移植的患者中是依赖年龄且优越的。婴儿的中位生存期为24。5年,而在11-17岁之间移植的人为14。3年。超过60%的婴儿在移植后一年生存的婴儿仍然活着25年后(2)。尽管有这些出色的结果,但在过去的10年中,年度移植数量仍然停滞不前。20%至30%的移植儿童每年都会在候补名单上死亡,然后才能找到合适的器官(3)。这样做的主要原因很简单 - 移植的需求超过已故人类捐助者心的可用供应。
Colinter,1,2 Inga Voges,3 What是Jenkins,4玛格丽塔·布里达(Margarita Brida), Senka Mesihovivic,12 KatjaProkšelj ,13,14 Gylfi Oskarsson, 20,21 Mikko Jalanko, Paolo bassareo 41,42 Massimo Chessa ,
研究人群的中位年龄在两组中均为5年,女性为40.4%(ZG)和60%(CG)。最普遍的心电图改变是ZG(n = 9,17.3%)和CG(n = 4,16%)中的鼻窦心律失常。针对z评分进行调整的形态学选项如下:ZG中的左心室(LV)末期直径:-2.36 [-5.10,2.63] vs. CG:-1.07 [-3.43,0.61],p <0.001);上升主动脉(ZG:-0.09 [-2.08,1.60] vs. CG:0.43 [-1.47,2.2],p = 0.021);右心室(RV)的基本直径(ZG:-2.34 [-4.90,0.97] vs. CG:-0.96 [-2.21,0.40],p <0.01);和肺动脉维度(ZG:-2.13 [-5.99,0.98] vs. CG:-0.24 [-2.53,0.59],p <0.01)。在ZG和CG中,射血分数(%)分别为65.7和65.6(p = 0.968)。左心房体积指数
摘要近年来,将机械知识与机器学习融合对数字医疗保健产生了重大影响。在这项工作中,我们引入了一条计算管道,以在先天性心脏病的儿科患者中构建心脏电生理学的数字复制品。我们通过半自动分割和网格划分工具来构建患者特定的几何形状。我们生成了一个涵盖细胞到器官级模型参数的电生理模拟数据集,并利用基于微分方程的严格数学模型。我们先前提出的分支潜在神经图(BLNM)是一种准确有效的手段,用于概括神经网络中的复杂物理过程。在这里,我们采用BLNM来编码硅12铅电图(ECGS)中的参数性时间动力学。BLNM充当了心脏功能的几何特异性替代模型,可快速,健壮的参数估计,以匹配小儿患者的临床ECG。通过灵敏度分析和不确定性量化评估校准模型参数的可靠性和可信赖性。
简介:先天心脏缺陷(CHD)患者的非心脏异常(NCA)对于围手术期管理和病因学研究至关重要。这项研究旨在调查中国CHD儿童的NCA。方法:收集了从2015年1月1日至2019年12月31日住院的CHD诊断儿童的病历,并进行了回顾性分析,以挖掘CHD与非心脏畸形之间的潜在关联规则。结果:本研究中总共包括3,788例CHD患者。CHD的主要表型是心室间隔缺陷(VSD,33.69%),心房间隔缺陷(ASD,12.72%)和四角法(TOF,TOF,5.54%)。总共887例(23.42%)的病例显示出非心脏异常,主要与中枢神经系统(34.61%),鼻子/耳/下颌/面部(19.39%),生殖系统(15.78%)和肌肉骨骼系统(15.56%)有关。与其他CHD亚型相比,间隔缺陷的相关NCA的百分比较低(P = 3.7×10-9),而AVSD的百分比较高(P = 0.0018)。解剖:NCAS在中国的CHD诊断儿童中普遍存在,不同CHD子类别中NCA的频谱不同。
1成人先天性心脏中心和国家肺动脉高压中心,皇家布隆普顿和哈雷菲尔德医院,伙计和圣托马斯的NHS信托基金会和国家心脏和肺部和肺部,帝国学院,悉尼街,伦敦SW3 6NP,英国; 2克罗地亚里耶卡大学医学院医学康复系; 3意大利卡坦扎罗的“ Magna Graecia”大学医学和外科科学系; 4先天和儿科心脏病学,成人心脏病部门,法国巴黎的Hôpital欧洲乔治·庞皮杜; 5成人先天性心脏病部门,HôpitalEuropéenGeorgesPompidou,法国巴黎巴黎大学的Publique PubliquedesHôpitauxde Paris; 6 Cardiopatiesgongènitesde l'Edelecent i de l'udult(UCCAA); Cibercv,欧洲罕见,低余地或复杂疾病的欧洲参考网络(ERN Guardt),西班牙巴塞罗那Vall D'Herbron医院; 7成人先天性心脏病部门,Aorn Dei Colli - 意大利那不勒斯Monaldi医院; 8意大利佛罗伦萨Careggi大学医院临床与实验医学系结构介入心脏病学; 9荷兰鹿特丹Erasmus医疗中心心脏病学系; 10比利时安特卫普大学护理学院的护理研究与创新中心;和11个心脏病学系 - 德国穆斯特大学蒙斯特大学医院植物和瓣膜心脏病
这个传单解释了心脏问题的婴儿的大脑发育。您已经得到了这张传单,因为我们已经确认您的宝宝有心脏问题(也称为先天性心脏病)。如果您还有其他问题或疑虑,请与医生或护士关心您。先天性心脏病如何影响宝宝的大脑,这是一个尚未完全理解的复杂主题。目前有有限的证据证明有多少患有心脏病患有大脑发育问题的儿童。有关该领域的总体科学知识是有限的,需要更详细的研究。任何患有或没有心脏病的孩子都可以在成长过程中遇到学习困难或行为问题。儿童可能会遇到很多可能的困难,例如: