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World File Search System充血性
imkeldi（imatinib）口服解决方案-AccessData.fda.gov
•液体保留和水肿：水肿和严重的液体保留发生了。定期称重患者，并通过药物中断和利尿剂来管理意外的快速体重增加。（5.1，6.1）•血液学毒性：已经发生了细胞质，尤其是贫血，中性粒细胞减少症和血小板减少症。通过减少剂量，剂量中断或治疗中断进行管理。在第一个月进行每周的完整血液计数，每两周一次，此后定期进行。（5.2）•充血性心力衰竭和左心室功能障碍：严重的充血性心力衰竭和左心室功能障碍，特别是在合并症和危险因素的患者中。监测和治疗心脏疾病或心脏衰竭危险因素的患者。（5.3）•肝毒性：严重的肝毒性，包括死亡。在开始治疗前和每月或临床上的每月开始之前评估肝功能。监测肝功能与已知与肝功能障碍相关的化学疗法结合使用。（5.4）•出血：已在新诊断的CML和GIST患者的临床研究中报道了3/4级出血。GI肿瘤部位可能是GIST中GI出血的来源。（5.5）•胃肠道疾病：胃肠道（GI）穿孔，有些致命。（5.6）•嗜酸性心脏毒性：心脏源性休克/左心室功能障碍与具有高嗜酸性粒细胞水平相关的疾病（例如HES，MDS/MDS/MPD和ASM）的患者与Imkeldi的启动有关。（5.7）•皮肤病毒性：据报道，使用Imkeldi使用了大胆的皮肤病反应（例如，多形性红斑和史蒂文斯 - 约翰逊综合征）。（5.8）•甲状腺功能减退：甲状腺功能减退症的甲状腺功能减退症已在接受左甲状腺素替代的甲状腺切除术患者中。密切监测此类患者的TSH水平。（5.9）•胚胎毒性毒性：可能造成胎儿伤害。向胎儿潜在风险的生殖潜力建议女性，并使用有效的避孕。（5.10，8.1）•儿童和青少年的生长迟缓：据报道，接受Imkeldi的儿童和预科生发生的增长迟缓。建议在Imkeldi治疗下对儿童的生长进行密切监测。（5.11，6.2）•肿瘤裂解综合征：建议密闭监测。（5.12）•与驾驶和使用机械有关的障碍：接受伊马替尼的患者报告了机动车事故。注意驾驶汽车或操作机械的患者。（5.13）•肾脏毒性：接受imkeldi的患者可能发生肾功能下降。在基线和治疗过程中评估肾功能，并注意肾功能障碍的危险因素。（5.14）•测量设备：建议患者使用精确的毫升测量装置进行测量。通知患者，家茶匙不是准确的测量装置，可能导致过量，这可能导致严重的不良反应。（5.15）建议患者要求其药剂师建议使用适当的按入瓶适配器和口服注射器，以便用于测量正确剂量的说明。
抗癌药物的心脏毒性：分子机制和心脏保护策略
化疗和靶向治疗显著改善了肿瘤患者的预后。然而，这些抗肿瘤治疗也可能引起不良的心血管反应，从而导致急性或延迟性心脏功能障碍发作。这些常见的心血管并发症通常被称为心脏毒性，不仅可能需要修改、暂停或停止挽救生命的抗肿瘤治疗，并有降低其疗效的风险，而且无论肿瘤预后如何，都会对生活质量和总体生存率产生重大影响。心脏毒性的发作可能取决于抗癌药物的类别、剂量、途径和给药持续时间，以及个人风险因素。重要的是，如果停止治疗后心脏功能恢复，心脏毒性副作用可能是可逆的，也可能是不可逆的，以心肌细胞损伤和损失为特征。抗癌疗法引起的亚临床心肌功能障碍也可能随后发展为有症状的充血性心力衰竭。因此，迫切需要心脏保护疗法来减少临床和亚临床心脏毒性的发生和进展，并限制心脏损害的急性或慢性表现。在本综述中，我们总结了与常见化疗和靶向治疗药物相关的导致心脏毒性发生的细胞和分子机制的知识。此外，我们描述和讨论了应对心脏毒性副作用的当前和潜在策略以及可能有助于辅助抗癌疗法的心脏保护预防方法。
为成人施用肺炎球菌（PPSV23和PCV13）的常规订单
i。吸烟者II。慢性心血管疾病（例如充血性心力衰竭，心肌病）III。慢性肺疾病（例如慢性阻塞性肺疾病，肺气肿，哮喘）iv。糖尿病，酒精中毒或慢性肝病（Cirrhosis），诉人耳蜗植入或接受者的候选者；脑脊液泄漏VI。功能性或解剖性asplenia（例如镰状细胞疾病，脾切除术）VII。免疫促进性疾病（例如，HIV感染，先天性免疫缺陷，血液学和实体瘤）VIII。免疫抑制治疗（例如烷基化剂，抗代谢物，长期全身性皮质类固醇，放射治疗）。器官或骨髓移植；慢性肾衰竭或肾病综合征2。，如果自PPSV先前的剂量以来已经过去5年以上，并且患者符合以下标准之一：a。年龄65岁以上，并在65岁之前接受了PPSV疫苗接种b。年龄在64岁以下，严重肺炎球菌感染的风险最高，或者可能会迅速下降肺炎球菌抗体水平（即类别1.vi.-ix.上面）3。Identify adults age 19 years and older in need of vaccination with pneumococcal conjugate vaccine (PCV13) who are at highest risk for serious pneumococcal infection or likely to have a rapid decline in pneumococcal antibody levels (i.e., categories 1.v.–1.ix.上面）。4。筛选所有患者的禁忌症和肺炎球菌疫苗的预防措施：
使用深度学习架构和
摘要： - 心血管疾病是全球死亡的主要原因，心律不齐是一种特别致命的疾病。通过分析心电图数据对心律不齐的有效鉴定对于有效治疗至关重要。心律不齐。本研究提出了一种新型的方法，可以自动诊断心律不齐和窦性心律充血性心力衰竭。所提出的方法涉及利用带有比例图的多尺度滤波器库，该库利用了预处理的ECG数据和未加权的，未加权的，预先训练的卷积神经网络。时间频率纹理提供了来自单铅ECG记录的基本特征的两维表示。随后，专门为心律不齐分类设计的深度学习神经网络用于标记和分类特征数据的集合。本研究研究了深度学习模型从心电图数据分类心律不齐的功效。该研究探讨了不同的卷积神经网络体系结构使用多尺度滤波器库和基于比例图的表示如何工作。预先训练的网络产生的分类模型在概括方面既准确且比原始网络更有效。比较已经训练的模型和未经培训的模型表明，预先训练的网络，尤其是VGG16，在许多方面表现更好，例如准确性和精度。这表明有可能改善基于ECG的诊断，为高级，个性化的医疗保健解决方案铺平了道路。
疾病患者中使用ACE抑制剂
关键词ACE抑制剂，患病率，心血管疾病，副作用。抽象简介：心脏病是一种影响心脏的疾病，导致心脏作为体内血泵和氧气的工作。心血管疾病是全球死亡的主要原因。印度尼西亚死亡原因最高的原因之一是高血压。血管紧张素转化酶（ACE）抑制剂是高血压，冠心病和充血性心力衰竭的第一线。对使用咳嗽形式的ACE抑制剂的使用有副作用。本研究的目的是确定ACE抑制剂在心血管疾病疗法中的使用水平和咳嗽副作用的患病率。方法：这项研究是一项观察性描述性研究，使用来自西爪哇省一家医院的医疗记录中的辅助数据。使用目的采样方法确定样品。结果：有102例以蒸汽形式的心血管疾病（34％），CFH（23％），STEMI（11％），NSTEMI（10）等（22％）。从上面的整个情况中，有62名（61％）患者接受了ACE抑制剂的治疗。在62例患者中，有7名（11％）患者以咳嗽和呼吸急促形式经历副作用（喘息）。结论：将ECE抑制剂用作心血管疾病疗法的使用率为61％。在使用ACE抑制剂时，咳嗽副作用的发生率达到11％。
WATCHMAN TruSteer 门禁系统
空气栓塞、气道创伤、对造影剂、麻醉剂、闭合装置材料或药物的过敏反应、精神状态改变、需要输血的贫血、麻醉风险、心绞痛、缺氧性脑病、心律失常、房间隔缺损、瘀伤、血肿或血清肿、心脏穿孔、胸痛/不适、术后意识模糊、充血性心力衰竭、造影剂相关性肾病、颅出血、死亡、血红蛋白降低、深静脉血栓形成、装置栓塞、装置断裂、装置血栓形成、水肿、栓塞、出血过多、发烧、瘘管、腹股沟疼痛、腹股沟穿刺出血、血尿、咯血、低血压、缺氧、伤口愈合不当、无法重新定位、重新取回或取回装置，感染/肺炎、房间隔血栓、气管内出血、需要输血的大出血、装置错位/附属物密封不当/装置从附属物壁移开、心肌糜烂、心肌梗死、恶心、口腔出血、心包积液/心包填塞、胸腔积液、裂伤引起的长时间出血、假性动脉瘤、肺水肿、放射性损伤、肾衰竭、呼吸功能不全/衰竭、出血性中风、缺血性中风、手术移除装置、经食管胃镜并发症（例如咽喉疼痛、出血、食管创伤）、血小板减少、血栓形成、短暂性脑缺血发作 (TIA)、瓣膜或血管损伤、血管迷走神经反应
卡托普利2021
警报避免在早产新生儿中，直到因担心肾脏发育，高钾血症和急性肾脏损伤而导致的高血压治疗年龄。（1）。可能导致BP迅速下降。（1-3）高血压的充血性心力衰竭治疗：钙通道阻滞剂（例如氨氯地平）或外周血管扩张剂（氢嗪）是更好的替代方法。先天性肾病综合征 - 减少蛋白尿。（4-6）作用血管紧张素转化酶抑制剂（ACEI）。心力衰竭：周围血管扩张器 - 减少后负荷（血压（BP）和全身性血管抗性）和预紧力（右心房压力和左心室填充压力），并增加心输出量。高血压：几种作用机理：（1）抑制血管紧张素II的形成，（2）降低了缓激肽降解，（3）抑制了脱甲肾上腺素从交感神经末端释放。所有这些作用都会产生明显的血管松弛，减少后负载和心脏输出的改善。蛋白尿：抗蛋白尿作用的机制尚未清楚地理解。已经提出了肾小球基底膜的全身性和倾斜度压力的降低以及提高的尺寸选择性。（7）蛋白尿还原性也可能通过剂量依赖性血流动力学对传出动脉的作用而发生，这可能导致肾小球滤过率（GFR）的降低。（8）药物类型商品名Capoten，Captopril（Syrimed）呈现Capoten -5mg/ml口服溶液。卡托普利（Syrimed） - 25mg/5ml无糖的口服溶液。剂量高血压
1使用深神经网络对ECG信号进行分类
心电图（ECG）是心脏病领域的必不可少的工具，因为它可以测量心脏的电活动。它涉及将电极放在患者的皮肤上，从而促进心律的测量和分析。这种非侵入性和无痛测试提供了有关心脏功能的基本信息，并有助于诊断各种心脏病。使用深度学习技术对心电图信号进行分类，近年来引起了极大的兴趣。通过深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，心电图分类任务表现出了令人鼓舞的结果。在本研究中提出了Googlenet，Alexnet和Resnet Deep-CNN模型作为可靠的方法，用于使用ECG数据准确诊断和分类心脏病。这些模型的主要目标是预测和分类普遍的心脏病，包括心律不齐（ARR），充血性心力衰竭（CHF）和正常的窦性节奏（NSR）。为了实现此分类，通过连续小波变换获得的2D缩放图图像被用作模型的输入。该研究的发现表明，在准确预测和分类与这些心脏条件相关的ECG信号方面，Googlenet，Alexnet和Resnet模型的精度为96％，95,33％和92,66％。总体而言，在ECG分析中，深度学习技术（例如Googlenet，Alexnet和Resnet模型）的整合具有提高诊断和分类心脏疾病的准确性和效率的希望，有可能导致改善患者护理和成果。
确定受心脏病影响患者的数字心脏康复及其影响因素的接受
摘要：背景：心脏病是全球健康问题，受影响人的患病率越来越多。心脏事件后的康复效果不足，尽管有效。数字干预措施可能是传统心脏康复的有用补充。目的：本研究旨在评估移动健康（MHealth）心脏康复的接受，并研究缺血性心脏病和充血性心力衰竭患者接受的潜在因素。方法：从2021年11月至2022年9月进行了横断面研究，n = 290例患者。社会人口统计学，医学和与eHealth相关的数据。应用了统一的技术接受和使用理论（UTAUT）。的群体差异，并进行了多个分层回归分析。结果：MHealth心脏康复的总体接受度很高（M = 4.05，SD = 0.93）。患有精神疾病的个体报告的接受程度明显更高（t（288）= 3.15，p adj = 0.007，d = 0.43）。抑郁症状（β= 0.34，p <0.001）;数字置信（β= 0.19，p = 0.003）;绩效期望值（β= 0.34，p <0.001），预期努力（β= 0.34，p <0.001）和社会影响（β= 0.26，p <0.001）的UTAUT预测因素（β= 0.34，p <0.001）显着预测了接受。扩展的UTAUT模型解释了接受差异的69.5％。结论：由于接受与MHealth的实际使用有关，因此本研究中发现的高水平的接受度是未来在心脏康复中实施创新的MHealth提供的有前途的基础。
协议数据包
AAA 腹主动脉瘤 AHA 美国心脏协会 AED 自动体外除颤器 AEMT 高级急救医疗技师 AICD 自动植入式心脏除颤器 ALS 高级生命支持 AV 动静脉（瘘管） BEF 基本急救设施 BH 基地医院 BHO 基地医院医嘱 BHPO 基地医院医嘱 BLS 基本生命支持 BP 血压 BPM 每分钟心跳数 BRUE 短暂、已解决、无法解释的事件 BS 血糖（血糖） BSA 体表面积 BVM 气囊面罩 CaCl 2 氯化钙 C/C 主诉 CHF 充血性心力衰竭 CO 一氧化碳 CO 2 二氧化碳 CPAP 持续气道正压通气 CPR 心肺复苏 CVA 脑血管意外 d/c 中止 DCI 减压病 dL 分升 D 10 10%葡萄糖 D 50 50% 葡萄糖 EJ 外颈静脉 EKG 心电图 ePCR 电子病人护理记录 EpiPen ® 肾上腺素自动注射器的品牌名称 ET 气管插管 ETAD 食管气管通气道装置 EtCO 2 呼气末 CO 2 gm 克 GI 胃肠道 GU 泌尿生殖系统 HR 心率 ICS 肋间隙 IM 肌肉内 IN 鼻内（英寸） IO 骨内