XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemheart
empagliflozin用于治疗慢性心力衰竭的射血分数
本指南中的建议代表了尼斯的观点，在仔细考虑可用的证据后到达。在行使判断力时，希望卫生专业人员将此指南充分考虑到患者的个人需求，偏好和价值观。在本指南中应用建议是由卫生专业人员及其患者酌情决定的，并且不超越医疗保健专业人员的责任，以便与患者和/或其护理人员或监护人或监护人协商，以做出适合个人患者情况的决定。
关于心脏杂音的互判和内部人士一致
摘要目的：调查医生和医学生之间的互判和内部人士在音频记录中的心脏声音分类，以及预测与参考分类一致的因素。设计：内部和互确定研究。主题：来自挪威和荷兰的17名GPS和八名心脏病专家，来自挪威的八名医学学生。主要结果指标：与参考分类的协议和KAPPA系数的比例和KAPPA系数的比例。结果：所有评估者的内部杂音一致性比例平均为83％，中位KAPPA为0.64（范围K¼0.09 - 0.86），分别为GPS，心脏病学家和医学生的0.65、0.69和0.61。结果：所有杂音的一致性比例为81％，所有评估者的KAPPA中位数为0.67（范围0.29 - 0.90），GPS，CAR-diologists和医学生的比例分别为0.65、0.69和0.51。结果：独特的杂音，超过五年的临床实践和心脏病专业与该协议最密切相关，ORS为2.41（95％CI 1.63 - 3.58），2.19（1.58 - 3.04）和2.53（1.46 - 4.41）。结论：我们观察到了公平但可变的一致性，并参考了心脏杂音，医师的经验和专业以及杂音强度是与一致性最密切相关的因素。
缺血性心脏病和急性冠状动脉综合征患者的2型糖尿病的诊断和治疗 - 证据和
2型糖尿病（T2DM）代表了21世纪的主要医疗保健状况。其特征是由于周围胰岛素抵抗和胰岛素产生降低而导致血糖持续升高，这可能导致多种长期健康状况，例如视网膜病变，神经病和肾病。估计的糖尿病（DM）患者的人数预计到2035年将增加到5.91亿，仅英国（英国）440万，其中90％归因于T2DM。此外，很大一部分的个体可能患有未发现的糖尿病，尤其是在出现缺血性心脏病症状（IHD）的患者中。这在那些患有急性冠状动脉综合征（AC）的个体中尤其重要，这些人处于并发症和心脏猝死的风险最高。鉴定糖尿病的常见生化标志物的异常水平，例如这些患者的毛细血管血糖或糖化血红蛋白（HBA1C）对于早期诊断很重要，然后这将允许及时干预以改善结果。然而，符合诊断糖尿病标准的个体的显着比例仍未被诊断，这代表了早期干预的错过的机会。这可能会导致长期未经治疗的高血糖时期，这可能导致显着的进一步的微血管和大血管并发症。IHD，心力衰竭，脑血管事故（CVA）和周围动脉疾病（PVD）的风险增加。这些帐户占T2DM患者死亡的50％。心血管疾病特别是发病率和死亡率的重要原因，T2DM患者的心血管疾病风险高两到三倍，而不是那些患有正常血糖的情况。仅在英国英国，大约有120次截肢，770 CVA，590个心脏病发作和
doi:10.1093/eurheartj/ehaa128 冠状动脉球囊成形术是由两位出生于德国萨克森州的医生发明的
Andreas 出生于萨克森州首府德累斯顿，在莱比锡读完高中，在海德堡学习后，由于德国官僚机构抵制他的血管成形术想法，他移居瑞士苏黎世（图 1）。他的第一个球囊尖端有一根短固定导线。他先在动物身上测试了球囊，然后在人类的外周狭窄部位进行了测试。1977 年 9 月 16 日，Gruuntzig 在苏黎世使用一个 3 毫米短球囊对一名清醒的左前降支高度狭窄患者成功地进行了冠状动脉成形术。2 他在 1977 年的美国心脏协会会议上介绍了他的前四例血管成形术结果。3 后来，Gruuntzig 搬到了美国亚特兰大的埃默里大学。 1985 年，格伦齐格给自己做了心脏导管插入术。手术后，他自己穿好衣服，回到办公室，用手捂住穿刺部位。他觉得，如果“通过血管造影术了解冠状动脉解剖结构对患者有好处，那么对自己也有好处”。4 自 1978 年以来，他与索恩斯和贾德金斯一起被考虑角逐诺贝尔奖，但格伦齐格于 1985 年 10 月 27 日在一次飞机失事中丧生。两位共同候选人索恩斯和贾德金斯在同一年去世。
游离脂肪酸谱与2型糖尿病并发冠心病关系的研究进展
2型糖尿病患者罹患心血管疾病的风险是非糖尿病患者的2~3倍，心血管疾病一直是糖尿病患者死亡的主要原因，因此预防糖尿病患者的心血管疾病仍然是一项重大挑战。除了胆固醇、脂蛋白等经典指标外，既往研究表明，血浆游离脂肪酸（FFA）水平与动脉粥样硬化的发生密切相关，尤其在2型糖尿病患者中。近年来，随着研究的深入和检测技术的进步，FFA谱受到了广泛关注。FFA谱包括多种不同类型的FFA，2型糖尿病患者血浆FFA谱和浓度的改变可能导致胰岛素抵抗，造成血管内皮细胞损伤，促进动脉粥样硬化的发生和发展。此外，一些 FFA 已显示出预测 2 型糖尿病心血管并发症的潜力，并与这些并发症的严重程度相关。本文旨在回顾 2 型糖尿病中 FFA 谱的变化，并讨论 FFA 谱与 2 型糖尿病血管并发症发生之间的关系。
ACQMAP用于映射心脏心房以靶向心律不齐
所有包含的参与者都将Atria映射留在了这两种技术上。研究发现，在窦性节奏和冠状窦起搏期间，用双极电压映射（使用Carto 3D映射）映射的低电压区域仅部分重叠在持续的房颤中。在持续性房颤期间，来自全局非接触式映射的局部复合核心部分与低压区域共定位。作者建议，使用双极电压映射可能不是识别持续性房颤患者消融区域的最合适方法。在消融过程后，在16个月的随访期间，心房心律不齐在60％的参与者中没有复发。
引用Liu J，Wu G，Li S，Cheng L和Ye X（2024）甲状腺功能亢进和心力衰竭之间的遗传关联：Mendelian随机研究
甲状腺激素是内分泌激素，由甲状腺细胞合成和分泌。循环甲状腺激素可以作用于广泛的细胞，对于生长和能量代谢是必要的。甲状腺功能亢进发生时，甲状腺激素过量被合成并分泌。先前的调查表明，甲状腺功能亢进症的患病率在欧洲为0.8％，在美国为1.3％（1，2）。一项基于中国人口的观察性研究报告说，碘舒适的地区甲状腺功能亢进症的发生率约为1.2％（3），这意味着一百人中有一个人是甲状腺功能亢进。根据存在或不存在临床症状，甲状腺功能亢进分为明显或亚临床类型。明显的甲状腺功能亢进症的症状主要是由过量激素引起的，导致超级代谢和交感神经激发的症状，例如pal，出汗，焦虑和体重减轻（4）。心房纯正是甲状腺功能亢进的并发症，被认为是充血性心力衰竭的独立危险因素（5），而心力衰竭是心血管事件的主要原因（6）。此外，甲状腺毒性周期性麻痹，东亚个体中的有害并发症比北美人更普遍（0.2％对2％）（7）（7）的特征是肌肉麻痹，急性低血压和甲状腺毒性（8），并且可能导致严重的心动或肌肉无力。心力衰竭（HF）是由心脏功能障碍引起的心脏疾病，是临床实践中常见疾病之一。HF可以显着提高患者的住院和死亡率。研究发现表明，在发达国家，HF的患病率约为1-2％，而发展中国的数字较高（9）。根据美国心脏协会（AHA）的一份报告，在不同年龄段的男性（40-59、60-79和≥80岁）中，HF的人口百分比分别为1.5％，6.6％和10.6％。女性的相应百分比约为1.2％，4.8％和13.5％（10）。一项4。7年的随访研究表明，HF患者通常需要住院治疗，其中1,077例患者中最多4,359例住院，平均每人4次住院治疗（11）。这些住院时间中有70％以上发生在≥65岁的成年人中（12）。Stewart的研究招募了16,224名男性和14,842名妇女的心力衰竭，心肌梗塞或癌症的妇女，发现男性患者每1000人损失约6.7岁的预期寿命，而女性为5.1岁。发现心力衰竭的死亡率高于许多癌症（13）。一项观察性研究表明，住院五年中HF患者的死亡率超过65％（14）。此外，对于住院的HF，预后较差。研究表明死亡率
香港通往绿色流动性的道路 - 研究收集
人体组织工程矩阵（HTEMS）已被提议作为原位式心脏瓣膜（TEHVS）的有前途的方法。然而，人们对HTEM中的ECM组成如何在组织培养时间中发展仍然存在有限的理解。因此，我们使用（IM-MUNO）组织学，生化测定和质谱法（LC-MS/MS）进行了培养时间（2、4、6周）的纵向HTEM评估。 2）使用基因集富集分析（GSEA）分析参与ECM开发的蛋白质途径； 3）使用单轴拉伸测试评估HTEM机械表征。最后，作为概念验证，使用6周HTEM样品进行了TEHV制造，在脉冲重复器中测试。LC-MS/MS证实了在组织学和生化测定中观察到的ECM蛋白的组织培养时间依赖性增加，揭示了最丰富的胶原蛋白（Col6，Col12），蛋白聚糖（HSPG2，VCAN，VCAN）和糖蛋白（FN，TNC）。gsea在2周（mRNA代谢过程），4周（ECM生产）和6周（ECM组织和成熟度）的HTEM中鉴定出最大代表的蛋白质途径。单轴机械测试显示出在失败时的刚度和应力增加，以及组织培养时间的应变减少。htem的TEHV在肺部和主动脉压力条件下表现出有希望的体外性能，具有对称的LEA频率和无狭窄。总之，在组织培养时间内ECM蛋白丰度和成熟度增加，随之而来的是HTEM机械性征象。这些发现表明，较长的组织培养会影响组织组织，导致可能适合高压应用的HTEM。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术