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World File Search System心律不齐
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。
心律失常和自主疾病的识别，预防和管理心脏肿瘤：美国心脏协会的科学陈述
摘要：随着新型癌症治疗剂和改善筛查的出现，越来越多的患者在癌症诊断或患有晚期疾病的寿命更长。这些治疗中的许多疗法都具有相关的心血管毒性，这些毒性均以急性和延迟的方式表现出来。心律不齐是越来越多的并发症，癌症人群中的独特管理挑战。该科学陈述的目的是总结有关癌症患者心律不齐和治疗的当前知识状态。心脏心律不齐，尤其是心房颤动，是最常见的，但是心室心律不齐，包括与治疗诱导的QT延长相关的那些心律失常，也可能发生胸骨心律失常。尽管识别增加了，但缺乏评估真实发生率的专门前瞻性研究。此外，很少有研究解决了适当的预防和治疗策略。因此，该科学陈述旨在动员心脏肿瘤，电生理学和肿瘤学群落发展临床和科学合作，以改善心律不齐的癌症患者的护理。
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。
审查心脏肌动病的心电图模式和心律不齐：从诊断到治疗管理 - 叙事评论
摘要：与疾病的其他方面相比，心脏淀粉样变性（CA）的电生理方面仍然很差。然而，心电图（ECG）异常在CA诊断和预后中起重要作用，心律不齐是CA治疗的关键部分。低电压和伪造模式在前端铅中较差的R波进展尤其是常见的发现。这些对于CA诊断和风险地层很有用，尤其是与临床或超声心动图发现时。心室和室性心律不齐在CA中很常见，尤其是在甲状腺硬化蛋白淀粉样变性（ATTR）中，其患病率与疾病进展有关。持续和非持续的心室心动过速的预后作用仍在辩论中，迄今为止，缺乏针对可植入的心脏脱落符号（ICD）的特定指示。另一方面，心房效果（AF）是最常见的上心律失常，患病率高达88％。抗凝应视为抗凝分析。此外，即使AF似乎不是CA中的独立预后因素，它的症状控制治疗仍然至关重要。最后，传导障碍和心律不齐也很常见，需要多达40％的患者的起搏器植入。
人类窦淋巴结开发IPSC模型的单细胞多词揭示了心率和心律不齐的遗传决定因素
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（该版本发布于2023年7月1日。; https：//doi.org/10.1101/2023.07.01.547335 doi：Biorxiv Preprint
人类窦淋巴结开发IPSC模型的单细胞多词揭示了心率和心律不齐的遗传决定因素
Vasanth Vedantham，医学博士，博士史密斯心血管研究大楼555 Mission Bay Blvd South，352M San Francisco，CA 94158 Vasanth.vedanth.vedantham@ucsf.ucsf.edu
心律不齐右心室心肌病患者的心脏123IODO-METAIODOBENZYLGUANIDINE SPECT/CT的定量评估：疾病监测的新见解
1核医学系，路德维希 - 马克西米利人 - 慕尼黑，德国81377，2 medizinische klinik und poliklinik I，Klinikum der Universita usiverta mu nchen，Ludwig-Maximilians-universita Research), Partner Site Munich Heart Alliance, Munich, Germany 4 German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Munich, Germany 5 Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany 6 Institute of Surgical Research at the Walter-Brendel-Center of Experimental Medicine, University Hospital, LMU Munich, Marchioninistrasse 27, D-81377 Munich, Germany 7 Member of the欧洲罕见，低患病率和复杂疾病的欧洲参考网络（Ern Guardt），荷兰8荷兰8跨学院内分泌和心血管疾病网络网络网络建模与临床转移中心（ICONLMU），LMU MUNICH，慕尼黑，慕尼黑，德国，德国，
Holter监视：了解其指示，禁忌症和临床相关性
心形心电图监测设备在评估24小时心率和节奏方面起着至关重要的作用，这是帮助评估包括心律不齐在内的潜在疾病的临床医生。自成立以来，这些设备在心脏和非心脏的各种事件中都表现出显着的临床重要性。他们彻底改变了医疗机构如何监控心律和相关的异常，从而提供了许多应用和临床利益。证据强调了其在诊断和监测心律不齐和其他心血管疾病方面的效率，从而改善了患者的预后和管理。值得注意的是，原发性医疗保健医师应保持警惕，因为许多患者可能具有无症状的心律不齐。然而，在非心脏人群中，有很多研究很少，可以充分评估这些心律不齐，强调需要进一步研究。通过这篇文献综述，我们旨在探讨利用Holter监视设备的适应症，禁忌症和临床意义，从而从该领域的相关研究中获取见解。
靶向衰老的治疗药物的进步
简介：心脏病是显着影响受害者生活方式和生活的著名人类疾病。心律不齐（心律不齐）是反映个人心跳状态的关键心脏疾病之一。ECG（心电图）信号通常用于这种心脏疾病的诊断过程中。目标：在本手稿中，已经努力采用和检查新兴群智能（SI）技术的性能，以寻找用于心律不齐的最佳特征集。方法：已经考虑了279个属性和452个实例，标准基准UCI数据集集已被考虑。五种不同的基于SI的元元素技术。二进制灰狼优化器（BGWO），蚂蚁狮子优化（ALO），蝴蝶优化算法（BOA），蜻蜓算法（DA）和缎面鸟优化（SBO）也已被使用。此外，已经设计了五种新型SBO的混乱变体，以解决诊断心律不齐的特征选择问题。已经计算了不同的性能指标，例如精度，健身价值，最佳功能集和执行时间。结论：从实验中观察到，就心律不齐的准确性和适应性值而言，SBO的表现优于其他SI算法。bgwo，da，boa和alo。此外，当重点仅在尺寸上时，BOA和ALO似乎是最适合的。
心律的诊断，监测和治疗
人类心脏是精确和复杂性的奇迹，受节奏的电动冲动的控制，这些冲动会策划其常规收缩，在整个身体中促进生命的血液。然而，对这种复杂的电气系统的破坏会导致心律不齐（即心律疾病），这可能会对个人的健康和福祉产生严重的后果。心律障碍包括影响心脏电气系统的广泛疾病，导致心跳不规则，要么太快（心律加速度）或太慢（心动过缓）或混乱的节奏。这些疾病会导致症状和易感性到从心pit，头晕和呼吸急促到更严重的后果（例如心力衰竭，中风或心脏突然死亡）的状况（Conti，2019年）。作为全球发病率和死亡率的主要原因，心律障碍对整个医疗保健系统和社会造成了重大负担（Nabel，2003）。心律不齐仍然是医学中复杂而挑战性的领域。虽然在理解和治疗心律不齐方面取得了显着进步，但有几个原因导致有效诊断和治疗这些疾病的持续挑战（Offerhaus等，2020）：1）心脏电气系统复杂，心律失常可能会引起各种机制，使他们的诊断和治疗质疑（Zepppen）eppecpecpecpenspeckempeckempeckempectects exeppenspecleckepn2222222202 AL）。 2）尽管心脏电生理学的发展进步，但我们对导致某些心律不齐的确切机制的理解中仍然存在很大的差距（Dobrev等，2019）。 3）心律不齐可以以不同的形式出现，并影响心脏的不同区域，从而使开发一种大小的治疗方法挑战； 4）某些形式的心律失常可能是间歇性的，因此在常规临床评估期间很难捕获，导致诊断不足或延迟诊断（Kirchhof，