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World File Search System心律失常
心律不足，心脏肿瘤 - Thieme Connect
尚未得到很好的描述，但越来越多地被认可。肿瘤药物疗法已经取得了广泛的进步，包括靶向药物，免疫检查点抑制剂和CAR T细胞疗法，包括几种新的药物。这种可用药物的库存不断增加，彻底改变了癌症患者的总体预后和存活率，但其心血管毒性的真实程度才开始被理解。先前的研究和发表的评论传统上专注于常规化学疗法和心律不齐，尤其是心律失常。癌症和心血管疾病的患者人数正在增加全球，肿瘤学家和心脏病专家需要擅长管理基于Arrythmia的情况。两种专业之间的更大协作包括在心脏肿瘤中收集前瞻性数据的研究来填补该领域的知识差距。此基于病例的审查总结了当前可用的与癌症相关的心律失常发病率（包括其不同的亚型），可能的机制和结果的证据。此外，我们为怀疑与癌症治疗有关的心律不齐的患者提出了逐步监视和管理方案。
心脏病推荐资源
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什么是合成代谢类固醇？ 其作用...
潜在影响：男性和女性 • 痤疮 • 腹胀 • 因肝脏影响而出现的黄疸（皮肤或眼睛发黄） • 心脏问题 - 心律失常（因与利尿剂一起使用而引起）、高血压和/或心脏病发作 • 低密度脂蛋白胆固醇水平升高 • 糖尿病、肾脏问题 • 永久性肝损伤、肝肿瘤 • 免疫功能下降。
已发表版本的引用 (APA)：KORA 研究组、南特遗传性心律失常转诊中心、Barc、J.、Tadros、R.、Glinge、C.、Chi
布鲁格达综合征 (BrS) 是一种与年轻成人猝死有关的心律失常疾病。除了编码心脏钠通道 NaV1.5 的 SCN5A 外，易感基因仍然很大程度上未知。在这里，我们进行了一项全基因组关联荟萃分析，包括 2,820 例无关的 BrS 病例和 10,001 例对照，并在 12 个基因座（10 个新基因座）上确定了 21 个关联信号。单核苷酸多态性 (SNP) 遗传力估计值表明存在强大的多基因影响。基于 21 个易感性变异的多基因风险评分分析表明，不同患者亚组中常见风险等位基因的累积贡献不同，以及与一般人群中心脏电特征和疾病的遗传关联。心脏转录因子基因座的优势表明转录调控是 BrS 发病机制的一个关键特征。此外，对编码微管正端结合蛋白 EB2 的 MAPRE2 进行的功能研究表明，微管相关的运输对 NaV 1.5 表达的影响是一种新的潜在分子机制。总之，这些发现拓宽了我们对 BrS 遗传结构的理解，并为其分子基础提供了新的见解。BrS 是一种心脏疾病，其特征是心电图 (ECG) 右胸前导联的标志性 ST 段抬高和年轻成人猝死风险增加 1,2。据报道，大约 20% 的病例存在 SCN5A 中的罕见编码变异，SCN5A 编码心脏钠通道 NaV 1.5，该通道是钠电流 (I Na) 的基础 3,4。导致该疾病的其他易感基因仍然很大程度上未知。在一项对 312 名 BrS 患者进行的全基因组关联研究 (GWAS) 中，我们之前确定了三种常见的易感性变异，并提供了复杂遗传结构的证据 5 。在这里，我们将最初的关联扫描扩展为一个大型荟萃分析，包括 2,820 例无关病例和 10,001 例具有欧洲血统的对照（补充表 1 和 2 及补充说明），测试了 6,990,521 个次要等位基因频率 (MAF) ≥ 0.01 的变异（图 1 和补充图 1 和 2）。共有 12 个基因座（10 个新基因座）达到了全基因组统计显着性阈值 P < 5 × 10 − 8（表 1 和补充图 3a-l）。条件分析发现，在 3 号染色体基因座处有 7 个额外的全基因组显著性关联信号，在 6 号染色体和 7 号染色体基因座处有一个额外的信号（表 1 和补充图 3m-u）。基于 SNP 的遗传力 (h2SNP) 分析表明，对 BrS 的易感性很大一部分可归因于常见的遗传变异。h2SNP 估计值范围从使用 LDSC6 的 0.17（se 0.035）到使用 GREML7 的 0.34（se 0.02），
UCLA 先前出版的作品
心动过缓和癌症治疗之间的关系尚未得到很好的描述，但人们对此的认识越来越多。肿瘤药物治疗取得了广泛的进展，出现了几类新药物，包括靶向药物、免疫检查点抑制剂和 CAR-T 细胞疗法。可用药物的不断增加彻底改变了癌症患者的整体预后和生存率，但其心血管毒性的真实程度才刚刚开始被人们了解。先前的研究和已发表的评论传统上侧重于常规化疗和一般心律失常，特别是心动过速。全球同时患有癌症和心血管疾病的患者数量正在增加，肿瘤科医生和心脏病专家需要擅长处理心律失常情况。两个专业之间亟需加强合作，包括在心脏肿瘤学领域进行前瞻性数据收集研究，以填补这一领域的知识空白。本案例综述总结了目前可用的癌症治疗相关心动过缓发病率（包括其不同亚型）、可能的机制和结果的证据。此外，我们针对疑似癌症治疗相关心动过缓的患者提出了分步监测和管理方案。
心脏健康 - 社区resources.pdf
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CardiacNet：基于神经网络、使用心电图信号进行心跳分类
摘要：以心电图 (ECG) 的形式获取有关心脏电活动的信息已成为监测患者心律和功能的标准方法。它用于诊断各种心脏异常，如心律失常和其他心脏病。然而，解释心电图需要训练有素的医生的专业知识，因此需要自动对此类信号进行分类的工具。在本研究中，我们训练深度卷积神经网络 (CNN) 对心电图搏动进行正常和异常的二元分类。在对从 MIT-BIH 心律失常数据库中选择的一组不同心电图进行通用网络预训练后，我们使用迁移学习来构建针对特定患者数据进行微调的模型。然后，我们将微调网络的性能与仅对单个患者的心电图数据进行训练的单个网络的性能进行比较，以评估迁移学习对给定问题的整体效果。我们在两种情况下都取得了不错的结果，因为单个分类器在测试集上的平均平衡准确率为 94.6%，而微调模型的准确率略差，为 93.5%。关键词：心电图分类、CNN、医学成像、迁移学习
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当前用于心律控制的疗法，包括抗心律失常药物和基于导管的消融程序，并非最佳有效或安全。5为了将心律失常的起源定位在心脏消融手术中，患者在电生理学（EP）实验室中接受标准导管心内膜映射。6这样的电 - 动态映射可能是通过传统的顺序接触技术具有挑战性的，这需要对导管进行耗时的逐点操纵，以追踪心律失常事件的起源及其在邻近地区的激活序列。6当前的肺静脉分离（PVI）程序的局限性进一步强调了对EP映射的需求，这是针对来自肺静脉（PV）启动的异位灶的基石消融策略。7 PVI是阵发性AF的最常用的治疗策略。然而，其在持续性心律不齐的患者中的成功率低，以及针对非PV触发因素的经验策略有限，强调了针对靶向纤维化或电生理机制的个性化和患者特异性方法的需求。7,8据报道，除了常规接触映射的范围之外，可以通过非接触式映射技术来瞄准此类非PV触发器。9,10