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血压与心房颤动风险之间的关系：合并和性别分层的孟德尔随机研究
房颤（AF）是最常见的持续性心脏烦恼，影响了全世界数百万的人，并且由于其与中风，心力衰竭和死亡率的增加相关，因此造成了巨大的公开负担[1，2]。观察性研究表明，包括收缩压（SBP），舒张压（DBP）和脉压（PP）在内的血压参数之间存在潜在的关联，以及AF的发展[3，4]。但是，这些观察性关联可能会被各种环境和生活方式因素混淆，从而使建立因果关系具有挑战性。重要的是，越来越多的证据表明，AF的病理生理学和危险因素可能存在性别差异。以前的流行病学研究报告说，男性和女性之间AF的患病率，发生率和结果的不同，女性通常表现出不同的危险因素特征和较差的预后[5-7]。然而，性别之间的血压与AF风险之间的关系是否有所不同，并且这些特定性别相关的因果性质尚未得到很好的确定。为了解决这些知识差距，我们采用了性别分层的两样本孟德尔随机化方法（MR）方法。MR将遗传变体用作工具变量来研究因果关系，同时最大程度地减少混杂和反向因果关系[8]。详细信息，例如人口的招聘标准和遗传数据的质量控制，可以在原始论文中找到[9]。通过分析性别和性别特异性遗传数据，我们的研究旨在确定不同的血压参数（SBP，DBP和PP）与AF风险之间的潜在因果关系，并特别着重于确定这些关联中任何性别特异性模式。The GWAS summary data of blood pressure phenotypes (including sex-pooled SBP, female-specific SBP, male-specific SBP, sex-pooled DBP, female-specific DBP, male-specific DBP, sex-pooled PP, female-specific PP and male-specific PP) were obtained from a recent study based on sex-specific genetic architecture of blood pressure.从NEALE LAB UKBB GWAS第2轮获得了性别pool的AF，特异性AF和男性特异性AF的GWAS摘要数据。可以在网站https://www.nealelab.is/uk-biobank上找到详细信息，例如人口的重新策略和遗传数据的质量控制。
质量ID＃392（CBE 2474）：心脏纤维化消融后心脏润肤膜和/或心脏穿刺术
的理由：心脏润肤膜是房颤消融中最严重的并发症之一，由于心脏输出和血压的显着下降，导致大脑，心脏和肾脏等重要器官的低血压会导致大量下降，因此可能导致大量发病。在许多情况下，心脏填塞必须通过外科手术治疗，并且它总是会延长住院时间。如果不及时治疗，心脏填塞可能会导致死亡。据报道，这种可怕的并发症的风险范围为2％至6％；但是，在经验丰富且熟练的操作员执行该程序的第三级推荐中心中观察到了这些速率。鉴于心脏卫生室的发生在很大程度上取决于操作员的经验水平，因此在大多数情况下是可以预防的，当经验较低的操作员执行该程序时，预计将发生较高的比率。这些问题证明需要衡量该领域的性能。
心房心脏病的结构和电生理决定因素确定阵发性和持续性房颤之间的重塑差异
方法：包括阵发性（n = 134）或持久性（n = 136）AF的连续患者包括了第一次AF消融程序。患者在窦性心律（SR）（SR）期间接受了心房（LA）高度构图（1,835±421个位点/MAP），并随机分配给模型开发和评估的训练和验证集。提取了来自电 - 动物学映射和非侵入性基线数据的范围：（1）低压 - 基层（LVS）的程度（（3）LA电压和（3）LA电压和（4）通过（4）通过默认的默认时间为单位的AMPLAINIFIATIE AMPLAINIFITIAT PLITIAD PLITION AMPLAINIFIATIE（AM） 12-Lead-Ecg。 进行了最小的绝对收缩和选择操作员（LASSO）和逻辑回归，以确定单独的每个类别中与AF持久性最相关的因素，并且所有类别合并。 在歧视，校准和临床实用性方面已经验证了开发的AF持续性诊断模型的性能。提取了来自电 - 动物学映射和非侵入性基线数据的范围：（1）低压 - 基层（LVS）的程度（（3）LA电压和（3）LA电压和（4）通过（4）通过默认的默认时间为单位的AMPLAINIFIATIE AMPLAINIFITIAT PLITIAD PLITION AMPLAINIFIATIE（AM） 12-Lead-Ecg。 进行了最小的绝对收缩和选择操作员（LASSO）和逻辑回归，以确定单独的每个类别中与AF持久性最相关的因素，并且所有类别合并。 在歧视，校准和临床实用性方面已经验证了开发的AF持续性诊断模型的性能。提取了来自电 - 动物学映射和非侵入性基线数据的范围：（1）低压 - 基层（LVS）的程度（（3）LA电压和（3）LA电压和（4）通过（4）通过默认的默认时间为单位的AMPLAINIFIATIE AMPLAINIFITIAT PLITIAD PLITION AMPLAINIFIATIE（AM） 12-Lead-Ecg。进行了最小的绝对收缩和选择操作员（LASSO）和逻辑回归，以确定单独的每个类别中与AF持久性最相关的因素，并且所有类别合并。在歧视，校准和临床实用性方面已经验证了开发的AF持续性诊断模型的性能。
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
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）。
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
改善心律不齐的人体体外模型：疾病机制，治疗和房颤模型
摘要：心律障碍，心律不齐，给社会带来巨大的经济负担，并对许多人的生活质量产生了巨大影响。心律不齐可能具有遗传原因，但主要是由心脏组织重塑或心脏病期间引起的。由于当前的疗法不能解决心律不齐的原因，而仅处理症状，因此生成创新的测试模型和平台以获得与药物筛查兼容的潜在疾病机制的知识至关重要。在这篇综述中，我们概述了心律不齐最常见的心律失常（AFIB）的最重要特征。我们将讨论AFIB的流行病学，危险因素，潜在原因以及当前的疗法，以及使用人类多元素型干细胞（HPSC）衍生的型心肌细胞的当前心律失常模型，包括动物模型，包括动物模型，包括动物模型的当前模型的缺点和机会。
心外膜脂肪组织以及心房颤动（AFIB）的发育和心力衰竭，保留的射血分数（HFPEF）
心外膜脂肪组织（EAT）与许多心血管异常的发展有关，这组患者的房颤（AFIB）的发展并不罕见。已经提出了几种机制来解释EAT在AFIB发展中的作用。由于潜在的脂肪浸润以及随后的炎症和纤维化，它涉及心脏重塑。这导致形成的异位灶，可能导致AFIB。一些研究表明，结构性和瓣膜性心脏病以及增加的血液动力胁迫进一步增强了潜在饮食患者的AFIB的发展。AFIB的发展程度也与饮食厚度和体积有关。因此，饮食定量可以用作预测这些患者心血管结局的成像技术。肥胖症在AFIB的发展中也起着重要作用，既是独立因素，也可以导致脂肪组织对心外膜组织的沉积。了解饮食的病理生理学很重要，因为它可以导致疗法的发展，这些疗法可以将肥胖作为预防AFIB的危险因素。已经对一些有希望的疗法进行了研究，以降低饮食患者的AFIB风险。饮食变化和体重减轻已被证明可减少脂肪在心外膜组织上的沉积。抗糖尿病药物和他汀类药物疗法也显示出令人鼓舞的结果。减肥手术已显示可减少肥胖患者超声心动图的饮食量。
2024 年欧洲心脏学会 (ESC) 与欧洲心胸外科协会 (EA) 合作制定的房颤管理指南
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
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