抽象的心房颤动(AF)预测和筛查具有重要的临床兴趣,因为有可能预防严重的不良事件。能够检测短暂发作的心律不齐的设备现已广泛使用。最近有人提出,在抗植入式设备上检测到的一些高危患者可能会受益于抗凝剂,但长期管理在低风险患者中仍然具有挑战性,并且在监测器或可穿戴设备上检测到的AF的患者是该组中临床上有意义的心律失常负担的发展,这是尚不清楚的。对临床相关的AF的识别和预测对心脏病界至关重要。家族史和谎言遗传标记是AF的重要危险因素。最近的研究表明,多基因风险评分具有良好的预测能力,对临床AF预测评分的添加价值可能。人工智能是由指数置于计算能力和数字数据集中的指数启用的,在过去的十年中已获得了吸引力,并且使用单个或多个铅窦节律心电图对AF预测产生了越来越多的兴趣。整合这些新型方法可以帮助预测AF底物的严重程度,从而有可能提高AF筛查和个性化患者的管理有效性,这些患者呈现出诸如未确定源或亚临床AF的栓塞性疾病。本评论在预测AF的预测中介绍了有关深度学习和多基因风险评分的当前证据,并为将这些方式实施到临床实践中的可能方式提供了未来派的前景,同时考虑了当前的限制和所需的改进领域。
人口老龄化,加上缺乏运动、肥胖、血脂异常、高血压和糖尿病的普遍存在,导致中国心房颤动 (AF) 的发病率和患病率显著上升。管理临床复杂的 AF 患者带来了重大挑战。目前的指南提倡使用 ABC(心房颤动更好护理)路径进行整体或综合管理。遵循 ABC 路径已被证明对改善临床结果有显著益处。mAFA II 试验(用于改善心房颤动筛查、患者参与和优化综合护理的移动医疗技术)探索了移动医疗技术支持的综合护理方法在降低再入院和临床不良事件风险方面的潜力。然而,城乡之间仍然存在差异,农村老年人自己使用智能设备的可能性极低。因此,移动端AF应用策略在农村地区的应用前景受到很大限制。
我们饶有兴趣地阅读了 Imashuku 等人 [1] 的论文,题为“术中应用瑞芬太尼可降低冠状动脉搭桥术后心房颤动的发生率”。我们对作者的贡献表示祝贺。我们想对术后心房颤动 (PoAF) 及其风险因素发表一些评论。PoAF 是冠状动脉搭桥术 (CABG) 后可能发生的一个严重问题。除了死亡和脑血管事件风险外,它还会增加治疗费用。因此,风险因素分析非常重要。在最近的一项回顾性研究中,作者表明术中使用瑞芬太尼可降低 PoAF 的风险 [1]。已经开发出各种评分系统来预测 PoAF 的风险 [2, 3]。这些评分中发现的最重要参数是高血压 (HT)、慢性阻塞性肺病 (COPD) 和脑血管意外 (CVA) 病史。作者在研究中没有评估这些变量,这是一个重要的限制。HT 患者的高血管压力和炎症可能对 PoAF 的发展构成重大风险。COPD 的存在可能会通过影响肺动脉压力和右心室功能增加 PoAF 的风险。CVA 病史对 PoAF 构成风险
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政策商业成员:托管护理(HMO和POS),PPO和赔偿性医疗保险HMO Blue SM和Medicare PPO PPO蓝色SM成员Transcatheter radiofqurexcrequency(RFA)或冷冻治疗以治疗心房纤维,以治疗以下指标,以应对以下指示:对有效的型号进行拟合的指标:阵发性或有症状的持续性心房颤动,或•作为II或III类充血性心力衰竭和有症状性心房颤动的个体中心房淋巴结消融和起搏器插入的替代方案。经导管RFA或冷冻治疗心房颤动可能被认为是医学上必不可少的,是对具有复发性症状性阵发性阵发性心房颤动的患者的初始治疗方法(> 1个发作,前6个月的发作4个或更少),在其中需要进行节奏策略。最多3次重复经导管RFA或冷冻形成在患有心房颤动和/或初始程序后心房颤动的个体中被认为是医学上必不可少的。经导管RFA或冷冻治疗房颤被认为是研究性的,是对不符合上面概述的标准的房颤病例的一种治疗方法。房颤的经导管治疗可能包括肺静脉分离和/或局灶性消融。
Atrial Fibrillation Ablation (Pulmonary Vein Ablation): Success & Complications............................................................................................................19
房颤(AF)是最普遍的心律不齐,可能导致严重的并发症,例如中风。人工智能(AI)已成为预测和检测AF的重要工具,机器学习(ML)模型在心电图(ECG)数据(ECG)数据中现在能够识别高危患者或预测AF的即将出现。精确医学旨在根据使用大型基因组数据集对最有可能受益的患者的特定子群来量身定制医疗干预措施。遗传研究已经确定了与AF相关的许多基因座,但是将这些知识转化为临床实践仍然具有挑战性。本文探讨了AI在Precision Medicine中对AF的潜力,并研究了其优势,尤其是与基因组学合并或比较时。AI驱动的ECG分析为早期检测和个性化治疗提供了一种实用且具有成本效益的方法,并补充了基因组方法。基于AI的AF诊断允许几乎确定的预测,从而有效地减轻了此任务的心脏病专家。在预防性识别的背景下,AI在使用ML时将预测模型的准确性从75%提高到85%。在预测AF的确切发作(实际上是不存在的)时,AI的精度率达到了74%,具有显着的附加值。利用ECG而不是基因组数据的主要优点在于它们捕获患者心脏活动中终生变化的能力。对ECG的AI驱动分析可实现动态风险评估和对治疗策略的个性化适应,从而优化患者的预后。基因组学可以为每个患者提供个性化护理。通过将AI与心电图和基因组数据集成在一起,真正的个性化护理可以实现,超过了“普通患者”模型的局限性。
摘要。- 心房原纤维(AF)和糖尿病的患病率每天都在增加,并且通常与糖尿病和控制持续时间更长的持续时间共存,使个人面临着更高的AF风险。本评论的文章介绍了一些与糖尿病患者相关的传统和新颖的生物标志物。文献综述采用了几个数据库,包括Google Scholar,PubMed和Science Dicect。调查于2023年10月30日完成。使用了许多术语,包括“ AF”,“生物标志物”,“糖尿病”和“病因”。有许多二丁的生物标志物,但是本评论文章仅报告瘦素,脂联素,糖化血红蛋白,神经酰胺,纤维蛋白,纤维蛋白原,血液学指数,介入介粒蛋白 - Kin-108,血小板福音1,血小板福音1,血小板素1,酰基丙烷,丙氨酸,纤维素蛋白 - 胶质素 - 凝胶蛋白 - 凝聚剂 - 抑制剂 - 抑制剂 - 抑制剂1.胆固醇,因为这些生物标志物在AF的病原体中起着重要作用。然而,未发现果糖,糖明,1,5二氨基糖素,fetuin-a,α-羟基丁酸,甘露糖结合凝集素丝氨酸丝氨酸肽酶,跨果蛋白,跨果蛋白,IL-1受体拮抗剂。通过测量相关的生物标志物,对糖尿病与AF之间的相互作用可以有助于更好的风险评估,早期检测以及针对风险的人或已经受这些条件影响的个人的有针对性的特性策略的发展。对糖尿病与AF之间的相互作用可以有助于更好的风险评估,早期检测以及针对风险的人或已经受这些条件影响的个人的有针对性的特性策略的发展。
摘要 背景 心房颤动 (AF) 出血风险预测评分不包括心力衰竭 (HF),这反映出其作为大出血风险因素的重要性尚不确定。我们旨在报告 HF 和 AF 患者与无 HF 的 AF 患者(“仅 AF”)相比首次大出血的相对风险。 方法 2000 年 1 月至 2018 年 12 月在临床实践研究数据链接中对 2 178 162 名年龄 ≥ 45 岁的人进行英国初级保健队列研究,并链接到二级保健和死亡率数据库。我们使用传统的生存分析和竞争风险方法,考虑了全因死亡率和抗凝治疗。结果 经过 7.56 年的中位随访,60 270 人被诊断患有 HF 和 AF,其中 4996 人(8.3%)出现大出血,36 170 人死亡(60.0%),而 126 251 名仅患有 AF 的人中,分别为 8256 人(6.4%)和 34 375 人(27.2%)。不到一半的 AF 患者被处方抗凝剂(自 2014 年起为 45.6%),尽管 75.7% 的患者被处方抗血小板或抗凝剂。在完全调整的 Cox 模型中,HF 和 AF 患者发生大出血的 HR(2.52,95% CI 2.44 至 2.61)高于仅 AF 患者(1.87,95% CI 1.82 至 1.92),即使在接受抗凝治疗的人群亚组分析中也是如此。然而,在 Fine and Gray 竞争风险模型中,仅 AF 患者(1.82,95% CI 1.77 至 1.87)或 HF 和 AF 患者(1.71,95% CI 1.66 至 1.78)发生大出血的 HR 相似。结论与仅 AF 患者相比,HF 和 AF 患者发生大出血的风险更高,目前的预测评分可能低估了 HF 和 AF 患者的出血风险。然而,患有 HF 和 AF 的人死亡的可能性比发生大出血的可能性更大,因此在预测未来出血风险时应仔细考虑个人的预期预后。
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