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充血性心力衰竭-2025
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。
充血性心力衰竭（CCF）
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。
gliflozins用于治疗充血性心力衰竭和...
局限性作者描述了2型糖尿病患者（1）患者对链球菌（SGLT2抑制剂）治疗的显着心血管益处。适用以下限制。所有纳入的研究都将SGLT2抑制剂与安慰剂进行了比较。仅通过与既定疗法进行比较，只有有用的福利评估才有可能。此外，在心力衰竭患者中进行安慰剂比较在道德上是不符合的，因为SGLT2抑制剂是强大的利尿剂，并且这些患者自然会从这些药物中受益。所有纳入的SGLT2抑制剂研究的设计使外周不闪烁 - 也就是说，对中心实际分配的研究药物的了解，可能对两个研究组进行非等效治疗和评估。此细节很重要，因为端点“住院或医院的心力衰竭治疗”是对研究人员的主观评估，如果已知研究药物，可能会得出不同的结论。在此迹象中对随附的药物的预期更改可能会或可能不会阻止住院。有可信的报告表明，单个研究中心操纵其结果（2）。此外，自Topcat研究（3）及其后继出版物（4）以来，我们就知道了，该国家的研究结果可能会大大影响过度 -
BCBSRI充血性心力衰竭 - 护理管理计划
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充血性心力衰竭引起的水肿是术后
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
护理计划 - 充血性心力衰竭 - 样本
亲爱的成员，感谢您允许VIVA M Edicare Plus成为您的医疗团队的成员。根据您提供的有关充血性心力衰竭诊断的信息，我们有一些建议可以帮助您改善健康：1）您可能需要针对肺炎的疫苗接种。2）您应该每年出现流感疫苗。3）如果您抽烟，请停止吸烟。4）避免或限制含有咖啡因的食物和饮料。5）吃低钠饮食。6）与您的医生讨论锻炼并遵循他的建议。7）与您的医生讨论护理计划。将这封信给您的医生讨论这些建议。在您的医疗保健管理中发挥积极作用。毕竟，您是该团队中最重要的成员！v Iva m edicare Plus关心您！v IVA的护理管理团队有护士和社会工作者致力于我们特殊需求计划的成员。要与护理管理团队的成员联系，请致电205.918.2067或1.800.633.1542致电客户服务，并要求与护理经理联系。真诚的，VIVA M EDICARE PLUS CARE MANAGEMENT免责声明：此信息不打算替代专业护理。应咨询您的医生以获取个性化信息。
通过出院计划和教育来减少充血性心力衰竭
Aquila Digital Community将本论文/论文带给您免费和开放访问。已被Aquila数字社区的授权管理员接受了将其纳入博士学位项目。有关更多信息，请联系aquilastaff@usm.edu。
标准化充血性心力衰竭教育以减少再入院率
此项目/顶峰 - 全球访问是由USF奖学金的所有论文，论文，capstones and Projects免费提供给您的全球访问权限：数字存储库 @ gleeson Library | Geschke中心。已被USF奖学金的授权管理员：数字存储库 @ gleeson Library |已被纳入Master的项目和Capstones | Geschke中心。有关更多信息，请联系repository@usfca.edu。
一种用于充血性心力衰竭预测的集成机器学习方法
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。