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病例报告 一名 83 岁女性,体重指数为 15,因慢性阻塞性肺病导致右侧心力衰竭,需要在家中吸氧,因盲肠肿块出血而入院。她的既往病史和手术史包括高血压、冠状动脉疾病、心房颤动、外周血管疾病、主动脉瓣置换术后状态、心脏起搏器和大面积食管裂孔疝。到达医院后,她的全血检查显示血红蛋白下降,2.5 小时内基线为 12.4 至 11 gm/dl(克/分升),并伴有持续直肠出血和头晕的症状。她的基线白蛋白为 2.6 gm/dL。其余血液检查结果对本病例报告无帮助。她接受了紧急机器人辅助右侧
会议将包括各种会议,包括来自著名心脏病专家,深入的讲习班和互动小组讨论的主题演讲。与会者将有机会探索新的治疗方法,新兴技术以及塑造心脏病管理未来的最新研究结果。除了科学计划外,国会还将提供充足的网络机会,使参与者能够与同行建立联系,分享经验并在未来的项目上进行协作。主题:“重新定义心血管护理:心力衰竭和心绞痛的创新,策略和未来方向。为什么参加大会参加第五届世界充血性心力衰竭和心绞痛的大会是心脏病学领域的专业人员的宝贵机会,以保持医疗进步和临床实践的最前沿。随着心力衰竭和心绞痛在全球范围内继续成为发病率和死亡率的主要原因,该会议为向顶尖专家学习的独特平台提供了一个独特的平台,并洞悉了最新的研究,治疗方法和技术。通过参加,您将可以访问开创性的演讲和讨论,这些演讲和讨论可以直接增强您的临床知识并改善患者护理。这是您进行有意义的对话,建立新的合作并扩展您的专业网络的机会。您是否希望获得新的观点,分享自己的研究,还是与志趣相投的专业人士建立联系,第五届世界充血性心力衰竭和心绞痛的世界大会是重要的事件,将为您的专业发展以及对心血管疾病的更广泛的斗争做出重大贡献。
(1)。马德里的CSIC世界(UAM)。马德里,西班牙。心血管再生计划。cnic。马德里,西班牙。(3)医学院。Vitoria University(UFV)的Francisco。马德里,西班牙。(4)小鼠基因组编辑单元。CNIO)。马德里,西班牙。加利福尼亚大学,美国旧金山。心脏病学处于心肺疾病。马德里,西班牙。Centro Centro Centro CentroBimédica说Cibercv。(8)。马德里大学(UCM)。马德里,西班牙。中心中心(9)中心(9)。
其他心肌病表型(限制性疾病,扩张性心肌病,非特异性心肌病)以及很少与肿瘤,促炎,短暂性肌肉拨动 - 拨号盘增厚或严重的全身性炎症有关。2,5,6其他心肌病中的下ate发病率可能是由于与HCM相比,而不是真正的降低风险,可能是由于不常见的原因。这些血栓形成(TE)通常在主动脉三杆菌中寄养,或者不太常见的是在右锁骨下动脉中,引起缺血,剧烈疼痛,寒冷的肢体和受影响肢体的减少。1,7个血栓也已在肠系膜血管,儿童,大脑和肺部中检测到。8,9由于相关的发病率高,高死亡率在7天时高达55.9%,据报道的安乐死率最高为90%。1,5对于那些生存的人,那里
•抗抑郁药,例如三环抗抑郁药和单胺氧化酶抑制剂(MAOI) - 可能导致血压或高血压危机的严重增加•其他交感神经药物,例如充气,食欲抑制剂和半胺样的心理抗抑制剂,例如,血液中的增强症 - 渴望增加 -β受体阻滞剂,甲基多达 - 伪麻黄碱可能会拮抗某些类别的抗高督管的作用,并导致血压升高•尿酸化剂会增强消除伪麻黄碱的消除•尿碱碱降低消除伪甲肾上腺素。
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摘要:充血性心力衰竭(CHF)是全球人口中死亡率和发病率的主要来源之一。全球超过2600万个人受心脏病的影响,其患病率每年增加2%。随着医疗保健技术的进步,如果我们在早期阶段预测CHF,则可以减少全球领先的死亡率因素之一。 因此,这项研究的主要目的是使用机器学习应用来增强CHF的诊断,并通过采用最低特征来预测发生CHF的可能性,以降低诊断成本。 我们使用深层神经网络(DNN)分类器进行CHF分类,并将DNN的性能与各种机器学习分类器进行比较。 在这项研究中,我们使用了一个非常具有挑战性的数据集,称为心血管健康研究(CHS)数据集,以及通过整合C4.5和K-Nearest邻居(KNN)的独特预处理技术。 虽然C4.5技术用于查找重要功能并从数据集中删除异常数据,但使用KNN算法用于缺失数据。 为分类,我们比较了六个最先进的机器学习(ML)算法(KNN,Logistic回归(LR),Naive Bayes(NB),Random Forest(RF),支持向量机(SVM)和决策树(DT))。 为了评估性能,我们使用七个统计测量值(即准确性,特异性,灵敏度,F1得分,精度,Matthew的相关系数和假阳性率)。 提出的模型获得了97.03%的F1得分,95.30%的精度,96.49%的灵敏度和97.58%的精度。随着医疗保健技术的进步,如果我们在早期阶段预测CHF,则可以减少全球领先的死亡率因素之一。因此,这项研究的主要目的是使用机器学习应用来增强CHF的诊断,并通过采用最低特征来预测发生CHF的可能性,以降低诊断成本。我们使用深层神经网络(DNN)分类器进行CHF分类,并将DNN的性能与各种机器学习分类器进行比较。在这项研究中,我们使用了一个非常具有挑战性的数据集,称为心血管健康研究(CHS)数据集,以及通过整合C4.5和K-Nearest邻居(KNN)的独特预处理技术。虽然C4.5技术用于查找重要功能并从数据集中删除异常数据,但使用KNN算法用于缺失数据。为分类,我们比较了六个最先进的机器学习(ML)算法(KNN,Logistic回归(LR),Naive Bayes(NB),Random Forest(RF),支持向量机(SVM)和决策树(DT))。为了评估性能,我们使用七个统计测量值(即准确性,特异性,灵敏度,F1得分,精度,Matthew的相关系数和假阳性率)。提出的模型获得了97.03%的F1得分,95.30%的精度,96.49%的灵敏度和97.58%的精度。总的来说,我们的结果反映了我们提出的综合方法,从CHF预测方面,它优于其他机器学习算法,从而减少了医疗测试的数量来减少患者费用。
不再识别出其他可能原因:1。增加呼吸急促和 /或运动耐受性降低。2。Orthopnoea或居民在增加枕头椅上睡觉或睡觉的枕头数量增加。 3。 阵发性夜间呼吸困难或睡眠中突然发作的呼吸急促。 4。 干燥的刺激性咳嗽可能会在晚上发生,没有其他原因。 5。 先前的CCF居民中进行性腹部扩张,踝关节肿胀或体重增加。 6。 tachypnoea(呼吸率提高)和先前有CCF病史的居民的呼吸工作增加。 7。 双侧灵感裂纹在胸部听觉上(请注意喘息可能占主导),而感染已被排除在外。Orthopnoea或居民在增加枕头椅上睡觉或睡觉的枕头数量增加。3。阵发性夜间呼吸困难或睡眠中突然发作的呼吸急促。4。干燥的刺激性咳嗽可能会在晚上发生,没有其他原因。5。先前的CCF居民中进行性腹部扩张,踝关节肿胀或体重增加。6。tachypnoea(呼吸率提高)和先前有CCF病史的居民的呼吸工作增加。7。双侧灵感裂纹在胸部听觉上(请注意喘息可能占主导),而感染已被排除在外。