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World File Search System心律不齐
心律不齐检测的机器学习技术的比较分析
摘要：心血管心律失常确实是全球最普遍的心脏问题之一。在本文中，主要目标是开发和评估自动分类系统。该系统采用了电解图（ECG）数据的全面数据库，特别着重于改善少数心律失常类别的检测。在这项研究中，重点是在心律不齐检测的背景下研究三种不同监督机器学习模型的性能。这些模型包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR）和随机森林（RF）。使用真正的患者心电图（ECG）记录进行了分析，这在临床环境中是一种更现实的情况，在临床环境中，ECG数据来自各种患者。该研究根据四个重要指标评估了模型的性能：准确性，精度，召回和F1得分。彻底实验后，结果强调，随机森林（RF）分类器在实验中使用的所有指标中的其他方法都优于其他方法。该分类器的精度令人印象深刻，表明它在准确检测不同患者收集的各种心电图信号中的心律不齐方面有效。
AP-1转录因子FOSL-2在免疫纤维化条件下驱动心脏纤维化和心律不齐
实施可再生能源产生的广泛方法，[1]和大规模采用电动汽车。[2]这种绿色过渡只有在开发高效且环保的储能系统时才有可能。[1-3]作为最突出和通用的能源存储系统，电池被认为是以环境和社会经济上可疑的方式存储/传递按需功率的至关重要的齿轮。[4]理想情况下，可持续的能源存储设备应提供较大的能力，具有良好的利率能力，具有较长的运行寿命，最重要的是，依赖于无毒和非关键材料。[5–7]这些严格的要求位移锂离子蝙蝠（LIB）是真正绿色电池的首选选择。[5]当前的LIB在电解质（六氟磷酸锂，碳酸盐酯）中使用有毒和易燃化学物质，以及欧盟列出的元素为关键原料（CRMS），包括钴，锂或石墨。[8,9]除了在玻利维亚，阿根廷，智利，澳大利亚和刚果民主共和国的高供应风险外，CRM的处置和随后的海洋/垃圾填埋场都严重威胁动物和 div>
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。
人工智能在心律不齐中启用了移动健康技术 - 意见文章Onrecent Consugn
对心肌细胞的自动通道和转运蛋白的整合以及固有性的固有特性对于整个心肌的电动脉冲和正常心律的产生是必要的。当其中任何一个，脉冲产生或正常传导动作电位的正常电生理过程会破坏患者心律不齐。在存在结构性心脏病，心肌梗死和代谢性疾病的情况下，获得的肢体疾病的风险显着增加。大多数心律不齐是根据它们产生冲动或源于心肌的位置的速率分类的。这些包括心房效果（AF），心房，心室心动过速（VT），上室性心动过速（SVT），心室纤维和心胸术（1）。及其在心房中的快速且不稳定的电信号，AF是最普遍的类型，导致收缩无效。AF患者出现呼吸急促，疲惫，呼吸症和中风风险更高。抗凝治疗可预防血栓栓塞事件以及抗心律失常药物，是常见的管理策略。心室心律不齐引起的突然心脏骤停导致患者失去意识。在这些情况下，立即进行心肺复苏（CPR）和降低符号对于生存至关重要（2）。全球估计表明，心律不齐影响了世界近2％的人口，并且与显着的社会经济负担有关。根据最近的研究，机器学习算法可能会增强长期心律不齐的风险地层。移动健康技术的开发提供了以客户为中心的医疗保健机会（3）。在这种意见中，说明了当前和即将到来的MHealth技术治疗心律不齐的潜在应用。
人工智能在心律不齐中启用了移动健康技术 - 意见文章Onrecent Consugn
对心肌细胞的自动通道和转运蛋白的整合以及固有性的固有特性对于整个心肌的电动脉冲和正常心律的产生是必要的。当其中任何一个，脉冲产生或正常传导动作电位的正常电生理过程会破坏患者心律不齐。在存在结构性心脏病，心肌梗死和代谢性疾病的情况下，获得的肢体疾病的风险显着增加。大多数心律不齐是根据它们产生冲动或源于心肌的位置的速率分类的。这些包括心房效果（AF），心房，心室心动过速（VT），上室性心动过速（SVT），心室纤维和心胸术（1）。及其在心房中的快速且不稳定的电信号，AF是最普遍的类型，导致收缩无效。AF患者出现呼吸急促，疲惫，呼吸症和中风风险更高。抗凝治疗可预防血栓栓塞事件以及抗心律失常药物，是常见的管理策略。心室心律不齐引起的突然心脏骤停导致患者失去意识。在这些情况下，立即进行心肺复苏（CPR）和降低符号对于生存至关重要（2）。全球估计表明，心律不齐影响了世界近2％的人口，并且与显着的社会经济负担有关。根据最近的研究，机器学习算法可能会增强长期心律不齐的风险地层。移动健康技术的开发提供了以客户为中心的医疗保健机会（3）。在这种意见中，说明了当前和即将到来的MHealth技术治疗心律不齐的潜在应用。
新型风险预测模型，以确定心律不齐右心肌病中的不良心力衰竭结果
方法和结果：来自中国北京福威医院的290例心律失常右心心肌病患者的纵向和观察人群，并研究了来自瑞士苏黎世大学心脏中心的99名患者，并进行了随访数据。研究的主要终点是归因于HF的心脏移植或死亡。该模型是通过COX回归分析来预测风险的，并经过内部验证的。在4.92±3。03年的随访期间，有48名患者达到了主要终点。风险预测模型的决定因素是室心室射体分数，血清肌酐水平，中度严重的三尖瓣反流和心房颤动。可植入的心脏扭曲器 - 除颤器并未减少不良HF结果的发生。
心律不齐患者的心脏电生理特征和心血管疾病进展的原始文章相关分析
摘要：目的：研究心律不齐患者的心脏电生理特征与心脏病患者（CVD）之间的相关性，并确定预测CVD发作的指标。方法：我们在2021年5月至2023年5月之间在四川大学西中华医院招募了100名心律失常患者。在住院期间和入院后一年内评估了CVD的发病率。我们比较了开发CVD的患者与没有的患者之间的基线特征，生化标记和心电图参数。Spearman相关分析以探索指标和CVD发生率之间的线性关系。多元逻辑回归用于识别Vari Ables和CVD之间的关联。接收器操作特征（ROC）曲线分析用于评估个体和综合风险因素的预测能力。结果：在100名患者中，有31名（31％）发展了CVD。与非CVD组相比，CVD组表现出明显更高的BMI，高血压患病率，甘油三酸酯（TG），高敏C反应蛋白（HS-CRP），B型NATRIARITE肽（BNP）和QT/QTC间隔。在CVD组中， HDL-C水平较低（p <0.05）。 Spearman相关性分析显示，BMI，高血压，TG，HS-CRP，BNP，QT，QT和QTC与CVD（r = 0.243，0.563，0.563，0.384，0.514，0.514，0.514，0.514，0.238，0.238，0.355，0.327，0.327，0.327，All P <0.05）。 相反，HDL -C与CVD显示为负相关（r = -0.200，p <0.05）。HDL-C水平较低（p <0.05）。Spearman相关性分析显示，BMI，高血压，TG，HS-CRP，BNP，QT，QT和QTC与CVD（r = 0.243，0.563，0.563，0.384，0.514，0.514，0.514，0.514，0.238，0.238，0.355，0.327，0.327，0.327，All P <0.05）。相反，HDL -C与CVD显示为负相关（r = -0.200，p <0.05）。QTC与BMI，高血压，TG和HS-CRP显着相关（r = 0.263，0.221，0.255，0.200，所有P <0.05）。多因素逻辑回归确定了BMI，TG，HS-CRP和QT/QTC间隔是CVD的重要危险因素（所有P <0.05）。ROC曲线分析表明，BMI，TG，HS-CRP，QT和QTC的联合评估产生的AUC为0.951，灵敏度为92.7％，特异性为86.4％，表现优于单个测试。结论：升高的BMI，TG，HS-CRP和延长的QT/QTC间隔与心律不齐患者的CVD发展显着相关。对这些因素的合并评估提高了CVD风险预测的准确性。
遗传性心肌病和心律不齐的基因检测
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。计费时，提供者必须医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务（请参见下面的“编码信息”）。
INOVA运动医学脑震荡计划临床神经心理学博士后奖学金 询问专家网络研讨会房颤和其他心律不齐：您需要了解
INOVA运动医学脑震荡计划很高兴地宣布，我们正在接受临床神经心理学的一个博士后奖学金位置的申请，重点是2025 - 2027年周期的运动神经心理学。INOVA运动医学脑震荡计划的博士后奖学金是一项为期两年的专业培训计划，提供了神经心理学的高级临床，教学和研究培训。具体来说，该计划着重于轻度脑损伤的诊断，管理，治疗和研究（MTBI）。INOVA运动医学脑震荡计划参与了各个体育参与的脑震荡管理，包括专业，大学，高中和娱乐活动。除了管理和治疗运动员外，该计划还可以转介非运动相关MTBI的患者的神经心理学评估。INOVA运动医学脑震荡计划中安置在与初级保健运动医学医师，骨科医生和物理治疗师有关的多学科门诊骨科治疗机构中。该程序还与神经学/神经科学服务线紧密合作。脑震荡计划从急诊室部门，紧急护理，初级保健医生/儿科医生，神经科医生和学校体育教练等各种来源获得推荐。因此，研究员将在各种人群中为MTBI特别重点提供体验式学习机会。脑震荡计划将儿科（从5年开始）到成年的人对待整个生命的个人。奖学金计划致力于提供与科学家 - 抛弃者模型一致的示例性培训。因此，该计划强调了基于先进的临床培训和教育，以准备在脑震荡专业领域工作的博士后研究员。但是，该计划还为研究员提供了有机会根据他们的兴趣水平多样化的经验。因此，在我们的临床神经心理学家的监督下，有机会提供运动心理学服务。此外，该研究员也有机会通过神经学/神经科学服务线来完成评估其他神经系统问题的完整神经心理电池。神经心理学同伴职责主要由对各种机制的小儿和成人脑震荡患者进行简短的神经心理学评估。此外，预计研究员将参加不同的教学和培训活动，以促进MTBI的高级知识和能力的发展。更具体地说，研究员将参加每月的研讨会，包括任何一个案例演讲，有关主题和/或研究主题的教学法。研究员还有望参加每周的期刊俱乐部和研究会议。此外，研究员还可以参加INOVA神经科学学术会议和大巡回演出。INOVA运动医学脑震荡计划一直处于本地和全国研究的最前沿；目前拥有最大的临床患者研究之一