XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System左心室
缓释雷帕霉素可阻止亚临床猫肥厚型心肌病左心室肥厚的进展：RAPACAT 的结果
雷帕霉素，又称西罗莫司，是一种大环内酯类药物，是雷帕霉素机制靶点（以前称为哺乳动物靶点）的抑制剂，有望成为治疗猫 HCM 的新型疗法。5–10 mTOR 是一种非典型丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶，可与多种蛋白质结合形成 2 种多蛋白复合物中的 1 种：mTOR 复合物 1 (mTORC1) 和 mTOR 复合物 2 (mTORC2)。5,11,12 这两种复合物在促进胚胎发生和出生后心血管健康方面发挥着不同的作用，具有不同的上游和下游靶点。mTORC1 的激活可促进合成代谢过程，从而增加蛋白质和脂质的合成，下调分解代谢过程以减少自噬（细胞清除受损蛋白质和细胞器的能力），并在响应机械超负荷发出适应性心脏重塑信号方面发挥重要作用。 5 尽管尚未完全了解，但 mTORC2 在调节葡萄糖和脂质代谢中发挥作用，并促进心肌细胞存活、细胞骨架组织和适当的细胞极性。
早期预测了新发心力衰竭患者左心室功能改善，并推测
抽象目的确定基线特征可预测左心室射血分数（LVEF）的恢复患者，该患者被诊断出患有射血分数降低（HFREF）和假定的非缺血性病因的患者。方法我们前瞻性招募的患者被诊断为超声心动图（LVEF≤40％），随后接受心脏MRI。如果患者有冠状动脉疾病史（侵入性冠状动脉造影术> 70％），心肌梗死，冠状动脉血运重建或角质症状，则将被排除在外。在心脏MRI评估中，患者被归类为持续的HFREF或心力衰竭，射血分数提高（HFIMPEF，LVEF> 40％，≥10％，≥10％的绝对改善）。临床特征。逻辑回归以识别与LVEF恢复相关的变量。通过接收器操作特征曲线分析确定了QRisk3分数和基线LVEF预测LVEF恢复的最佳截止。结果总共诊断出407例HFREF患者，在心脏MRI评估中（中位数为63天，IQR 41-119天），有139（34％）获得HFIMPEF。患者的平均年龄为63±12岁，男性为260（63.9％）。在多元逻辑回归中，Qrisk3分数（HR 0.978; 95％CI 0.963至0.993至0.993，p = 0.004）和基线LVEF（HR 1.044; 95％CI 1.015至1.073，p = 0.002）都是Hfimpef的独立预测指标。基线LVEF≤25％的患者中，只有22（21.8％）回收。在基线LVEF 25–40％的患者中，Qrisk3评分> 18％与缺乏恢复有关（HR 2.75; 95％CI 1.70至4.48，p <0.001）。此外，QRISK3评分与缺血性高脂蛋白增强的存在有关（HR 1.035; 95％CI 1.018至1.053，p <0.001）。结论Qrisk3评分有助于识别患有未诊断血管疾病的HFREF患者。基线LVEF或高QRISK3评分的患者的左心室恢复的可能性较小，应优先考虑早期心脏MRI和密切监测。
病例报告：钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂诱导与蒽环类相关的心脏功能障碍的左心室反向重塑 - 病例系列
目的：描述钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂的效率和安全性是针对小时的实际人群中与蒽环类药物相关的心脏功能障碍的特定治疗方法。方法：在引入钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂之前和之后，对七名患有蒽环类药物相关的心脏功能障碍的患者进行了临床和超声心动图评估。结果：经过24周的中位数，不间断的钠 - 葡萄糖共转移蛋白2抑制剂治疗，观察到明显的临床改善，并且至少一个纽约心脏联想功能类（NHYA FC）改善了所有患者（中位数NYHA FC：I VS. III VS. III，P <0.010）。值得注意的左心室储备重塑（中值左心室舒张体积：53 vs. 82.5 ml/m 2，p = 0.018;中位左心室射血分数：50％vs. 40％vs. 40％，p = 0.17）。葡萄糖共转运蛋白2抑制剂治疗均受了每位患者的耐受性；未观察到中断或相关副作用的病例。结论：钠 - 葡萄糖共转移蛋白2抑制剂可引起显着的临床改善，并在受蒽环类药物相关的心脏功能障碍影响的患者中进行了显着的临床改善和左心室储备重塑。
心脏左心室中涡旋结构的拓扑识别| Siam关于成像科学的日记|卷。 16，第3号|工业和应用数学学会
摘要。心脏左心室（LV）内部的涡流血流结构在从心脏到器官的有效血液供应中起着至关重要的作用。最近的医学成像和计算技术进步为超声心动图和心脏MRI中的血流可视化工具带来了。但是，由于流动非常不稳定和动荡，因此仍然很少有工具可以精确捕获涡流结构。由于涡流流量力对心脏病中心脏功能的预后的重要性，因此在医学科学中识别涡流流结构而没有歧义的情况。在本文中，我们提出了一种数学方法来描述带有符号图表达式的二维（2D）流的拓扑特征，称为COT表示。由于心脏收缩并在短时间内反复放松，因此沿该运动边界的瞬时血流模式将作为源/水槽结构出现。这意味着该流量无法满足2D流的前面拓扑分类理论中假定的滑移条件[T. Sakajo和T. Yokoyama，Ima J. Appl。数学。，83（2018），pp。380--411]，[T。 Sakajo和Y. Yokoyama，离散数学。 算法应用，15（2023），2250143]。 因此，我们通过引入一个名为n-划合的SS addle的简化奇异点，建立了一种新的拓扑分类理论和一种适用于具有运动边界条件的血流的算法。380--411]，[T。 Sakajo和Y. Yokoyama，离散数学。算法应用，15（2023），2250143]。因此，我们通过引入一个名为n-划合的SS addle的简化奇异点，建立了一种新的拓扑分类理论和一种适用于具有运动边界条件的血流的算法。将理论应用于可视化工具获得的2D血流模式，我们成功地将涡流结构识别为拓扑涡流结构。这实现了一种新的进化处理，表征了健康的血流模式以及患病心脏中效率低下的模式。
左心室体积比和心力衰竭的结局与保留的射血分数Aimo，a。; Teis，A。; Kasa，G。； Juncà，G。； Lupón，J
159例患者的结果[中位年龄58岁（四分位数49 - 69），男性64％，LV射血分数60％（54 - 70％）]中位LRVR为1.21（1.07 - 1.40）。超过3。5年（1.5 - 5.0），23例患者（15％）全部导致死亡或心力衰竭住院治疗，22例（14％）心血管死亡或心力衰竭住院治疗。全因死亡或心力衰竭住院的风险增加了LRVR小于1.0或至少1.4。LRVR小于1.0与较高的全死亡或心力衰竭住院的风险相关[危险比5.95，95％的补充间隔（CI）1.67 - 21.28;与LRVR 1.0 - 1.3相比，P U 0.006]和心血管死亡或心力衰竭住院治疗（危险比5.68，95％CI 1.58 - 20.35; P U 0.008）与LRVR 1.0 - 1.3相比。此外，LRVR至少1.4与较高的全因风险有关
左心室辅助装置 (LVAD)
我们目前使用 Thoratec 的 HeartMate 2 或 HeartMate 3。这是一种微型植入式 LVAD，代表了医疗技术的突破，并迅速成为世界上使用最广泛的同类设备。我们还可以植入 Heartware 的 HVAD 设备，这是一种微型全输出设备，设计用于植入心包腔。该系统可快速放置泵。医院团队将在考虑个别患者的需求后决定植入哪种 LVAD。
模拟二尖瓣反流的左心室边界条件
由于各种心血管疾病是当今的主要死亡原因，进一步了解疾病本身和不同的治疗方法都非常重要。计算流体动力学是新兴工具之一。通过创建心脏各个部分的模型并模拟不同情况下的内部血流，可以获得重要的见解。这项研究以 Larsson 等人、Kronborg 等人和 Spühler 等人的工作为基础，他们使用 Navier-Stokes 方程的数值求解器建立了一个模拟心脏左心室内血流的模型。特别是，这项研究将二尖瓣反流以及二尖瓣和主动脉瓣的实际压力边界条件实现到模型中，并分析了它们的影响。
CoAt-Mixer：利用心电图检测左心室肥大的自注意力深度学习框架
左心室肥大是全因死亡和发病的重要独立危险因素，在心脏变化早期准确诊断具有重要的临床意义。心电图是初级保健中最方便、经济、无创的筛查方法。然而，实际的左心室肥大与诊断结果的符合率较低，因此人们对使用大数据和深度学习的算法的兴趣增加了。我们尝试使用大数据和深度学习算法来诊断左心室肥大，并旨在根据男性和女性的差异确认其诊断能力。这项回顾性研究使用了 2010 年 10 月至 2020 年 2 月在韩国原州延世大学原州 Severance 基督教医院获得的心电图。对左心室肥大的初步筛查进行了二元分类。实验中使用了三个数据集：男性、女性和整个数据集。二元分类的截止值定义为与筛选测试有意义的值（< 132 g/m 2 vs. 132 g/m 2 ，< 109 g/m 2 vs. 109 g/m 2 ）。分类任务使用了六种类型的输入。我们试图确定心电图是否具有对左心室肥大诊断的预测能力。对于整个数据集，该模型的受试者工作特征 (AUROC) 曲线下面积为 0.836（95% CI，0.833–838），灵敏度为 78.37%（95% CI，76.79–79.95）。对于男性数据集，AUROC 为 0.826（95% CI，0.822–830），灵敏度为 76.73%（95% CI，75.14–78.33）。对于女性数据集，AUROC 为 0.772（95% CI，0.769–775），灵敏度为 72.90%（95% CI，70.33–75.46）。我们的模型证实，左心室肥大可以在一定程度上通过心电图、人口统计学和心电图特征进行分类。特别是，我们构建了一个考虑性别差异的学习环境。因此，证实了男女之间的诊断能力差异。我们的模型将帮助疑似左心室肥大的患者以低成本接受筛查测试。此外，我们的
用原发性经皮冠状动脉干预治疗的急性心肌梗死后的严重左心室功能障碍：预测因子和院内结果 - 中东三级中心经验
在所有患者中均未确定经皮冠状动脉干预（PPCI）后改善或维持心脏功能。我们在当前研究中的目标是研究心肌梗死患者血运重建后与早期左心室（LV）功能障碍相关的因素。方法：一项单中心回顾性研究包括2863例被送入我们中心并通过成功PPCI治疗的心肌梗塞患者。结果：在2018年5月至2021年8月的2863例连续患者中，1021年（36％）发达的服务器LV功能障碍。他们在AMI之前显示出更高的缺血性心脏病病史和先前的血运重建率（分别为p¼0.05和0.001）。此外，与其他患者相比，他们还提出了更多的心肌梗死（p <0.001）和沉重的血栓负担（P¼0.002和0.004，与其他患者组相比，围场旁糖蛋白IIB/IIIA抑制剂的使用和血栓抽吸的指示指示）。此外，它们还具有更为关键的冠状动脉疾病解剖结构（左主和多毒冠状动脉疾病的P <0.001）。用PPCI治疗的AMI后早期严重LV功能障碍的独立相关预测因子是AMI的前定位，肌钙蛋白，肾功能障碍和严重的冠状动脉疾病的较大价值（P¼<0.001，0.001，0.036，0.002和<0.07）。较大的心肌梗塞，肾脏损伤和严重的冠状动脉疾病是ppci后严重LV收缩功能障碍的独立预测指标。尽管对这些患者进行了最佳治疗，但他们的结局较差，包括院内发病率和死亡率（P <0.001）结论：成功PPCI后，患者的比例相当大，患有严重的LV收缩功能障碍，并且与临床不良结果有关。
深度学习衍生的心脏磁共振的临床和遗传关联基左心室质量
左心室肿块是心血管事件的风险标志，可能表明潜在的心肌病。心脏磁共振是用于左心室质量估计的金色标准，但在大规模上获得挑战。在这里，我们使用深度学习来使全基因组的关联研究对心脏磁共振衍生的左心室质量索引，这些左心室质量指向43,230英国生物库参与者的身体表面积。我们确定了12个基因组广泛的关联（TTN中有1个，左心室质量为11个小说），这意味着先前与心脏收缩和心脏病相关的基因。心脏磁共振衍生的左心室质量与入射膨胀和肥厚性心肌病有关，以及植入的心脏扭曲纤维植入物。An indexed left ventricular mass polygenic risk score ≥ 90 th percentile is also associated with incident implantable cardioverter-de fi brillator implant in separate UK Biobank (hazard ratio 1.22, 95% CI 1.05-1.44) and Mass General Brigham (hazard ratio 1.75, 95% CI 1.12-2.74) samples.在这里，我们对心脏磁共振衍生的左心室质量进行了全基因组的关联研究，以识别11种新型变体，并证明心脏磁共振衍生和遗传性预测的索引左心室肿块与入射心肌病有关。