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欧洲网络将开发虚拟双胞胎技术，用于房颤患者的个性化卒中管理：TARGET 联盟
该项目恰逢其时——虚拟双胞胎、人工智能、计算机模拟试验和相关技术在医疗保健应用中越来越普遍，利用了学习型健康系统模型方法。旨在增进我们对 AF 理解的人工智能和机器学习出版物呈指数级增长，这主要得益于深度神经网络的进步和大型开放获取数据库的可用性。9 TARGET 将利用这一点和技术的成熟，进一步推进个性化护理方向的工作。该项目涵盖的时间表包括 (i) 个性化模型和决策支持工具的开发，(ii) 这些模型和工具的验证（包括计算机模拟试验），以及 (iii) 对新收集的数据（来自观察性临床研究）进行测试，所有这些都有患者、医疗保健专业人员和相关利益相关者的参与（共同开发和评估）。
利用机器学习以增强房颤的死亡风险预测：迈向精确医学的一步？
尽管在研究心房颤动（AF）和改善治疗的病理生理学方面做出了重大努力，但AF仍然是最常见的心律失常。迄今为止，有限的研究已经评估了当代患者中全因死亡率的趋势。这些数据表明，AF患者的年龄标准化全因死亡率的增加（在1990年至2019年之间增加了2.0％）[1]，并且在2007年和2016年重新培养的AF患者的1年全因死亡率没有显着提高（2007年为2007年，2016年的7.8％为7.8％）[2] [2] [2]。这种趋势强调，AF患者死亡率的风险管理仍然是一个问题。随着计算技术的开发，机器学习（ML）越来越多地应用于与AF相关的领域。与传统的回归模型相比，ML模型具有处理大量变量的能力，即使这些变量之间存在固有的相关性[3]。此使ML模型能够识别一些非传统或以前未知的风险因素，并准确地评估其在预测外的相对重要性。然而，尽管对ML的兴趣日益增加，但对于AF患者的1年全因死亡率而言，缺乏量身定制的模型。在本版《波兰心脏期刊》中，Wang等人。[4]开发了一个风险评分系统，以预测AF患者的1年全因死亡率，Cramb评分，使用极端
心房颤动的罕见病因：假日心脏综合征
心房颤动是全球最常见的心律失常之一。酒精对心血管健康的负面影响是全球公认的事实。假日心脏综合征是指由于急性饮酒而经常在假期后出现的心律失常。在我们因急性心房颤动而到急诊室就诊的患者中，病因未发现其他原因，而是由于饮酒，因此将其称为假日心脏综合征，并记录了疾病的治疗。对患者进行了电复律，使心律同步。
心房颤动的全球负担：来自亚洲和巴西的声音
心房颤动 (AF) 是最常见的心律失常，可导致中风、心力衰竭、痴呆和住院等重大死亡和发病率。过去，AF 的大部分临床流行病学研究都来自西方人群，但在过去十年中，越来越多的研究来自非西方人群，尤其是亚洲人群。即使是从这些非西方国家出现的主要研究来看，也主要关注城市数据或专科中心，其中 AF 筛查和索赔数据或行政数据集为 AF 护理提供了一些当代见解。鉴于中风和出血率的种族差异，拥有全球视角来看待 AF 非常重要，正如最近的比较流行病学研究所强调的那样。1、2
全球对中国房颤治疗的看法
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。
心房颤动患者的心力衰竭和大出血
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。
2024 年 ESC 与欧洲心胸外科协会 (EACTS) 合作制定的心房颤动管理指南
作者/工作组成员：Isabelle C. Van Gelder * † ，（主席）（荷兰）、Michiel Rienstra ± ，（工作组协调员）（荷兰）、Karina V. Bunting ± ，（工作组协调员）（英国）、Ruben Casado-Arroyo（比利时）、Valeria Caso 1（意大利）、Harry JGM Crijns（荷兰）、Tom JR De Potter（比利时）、Jeremy Dwight（英国）、Luigina Guasti（意大利）、Thorsten Hanke 2（德国）、Tiny Jaarsma（瑞典）、Maddalena Lettino（意大利）、Maja-Lisa Løchen（挪威）、R. Thomas Lumbers（英国）、Bart Maesen 2（荷兰）、Inge Mølgaard（丹麦）、Giuseppe MC Rosano（英国）、Prashanthan Sanders（澳大利亚）、Renate B. Schnabel（德国）、Piotr Suwalski 2（波兰）、Emma Svennberg（瑞典）、Juan Tamargo（西班牙）、Otilia Tica（罗马尼亚）、Vassil Traykov（保加利亚）、Stylianos Tzeis（希腊）、Dipak Kotecha * † ，（主席）（英国）以及欧洲科学委员会科学文献组
表现有叶和DOAC分数，以预测用直接口服抗凝剂治疗的心房颤动患者中的重大出血事件：来自前瞻性欧洲观察登记处的报告
生物医学，代谢和神经科学系，摩德纳大学和雷吉奥·埃米莉亚大学，Policlinico di Modena，通过Del Pozzo 71，Modena 41121，Modena 41121，意大利B临床和实验医学计划，Modena和Reggio Emilia，Modena of Modiver Cardial c Cardial c Cardial c Cardial c Cardial c Cardia Liverpool John Moores University and Liverpool Heart & Chest Hospital, Liverpool, United Kingdom d Department of Translational and Precision Medicine, Sapienza – University of Rome, Italy e Department of Clinical Sciences and Community Health, University of Milan, Milan, Italy f Division of Subacute Care, IRCCS Istituti Clinici Scientifici Maugeri, Milani, Italy g Department of Clinical Medicine, Aalborg University,丹麦AALBORG
2024 ESC管理指南与欧洲心脏胸腔手术协会（EACTS）合作制定的房颤指南
作者/工作队成员：Isabelle C. van Gelder *†，（主席）（荷兰）（荷兰），Michiel Rienstra±，（委员会协调员）（荷兰）（荷兰），Karina V. Bunting±，（TOSSICT FORES FORCE FORES CORODINATOR）（UTICER FORCE CORDINATOR）（美）Casado-arry-arroyo-arroyo（belry caso）（belry caso），迭代（belry arriia case），迭代，迭代，迭代。Crijns（荷兰），Tom J.R. de Potter（比利时），杰里米·德怀特（英国），路易吉纳·瓜斯蒂（Luigina Guasti）（意大利），索斯滕·汉克（Thorsten Hanke）2（德国），小贾尔斯玛（瑞典），瑞典（瑞典），麦达拉娜·莱蒂诺（Maddalena Lettino） （荷兰），英格·莫尔加德（IngeMølgaard）（丹麦），Giuseppe M.C.Rosano（英国），Prashanthan Sanders（澳大利亚），B. Schnabel（德国），Piotr Suwalski 2（波兰），Emma Svennberg（瑞典），Juan Tamargo（西班牙），Otilia Tica（Romania）（罗马尼亚），Vassil Traykov（Vassil Traykov（ulgarii andiip） Kotecha *†，（主席）（英国）和Esc Scientific Document Group
房颤预测的创新方法
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。