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World File Search System心律失常
脱莫普拉金基因变异载体中心律失常风险分层的新颖工具
Cannie 4，Nisha A. Glotra 1，Chary Cappeletto 6，Christian Medo 7，Ardan M. Saguner 8，Firat Duru 8，Robyn J. Hylind Cadri-Tourigny 11，Maddalena 12，Maddalena 12，Elena Biagini Giulio Count 17，Claudio Tondo 18:19 25,26，Giovanni Perette 27，Matthew Taylor 7，Luisa Master 7，Arthur Wilde 33.34：2.35‡2.35‡。Perry Elliot 4，Perry Elliot 4，Hugh Calkins 1，Katherine C. Wu 1和Cynthia A. James1¶
心律失常的非手术解决方案
视蛋白技术的新颖性可能成为社会逆境的潜在原因 尽管在技术、财务和社会方面存在某些限制，但我们的设备带来的好处仍然大于缺点。该设备的非侵入性使其能够解决 NHS 目前最紧迫的问题：资源匮乏。虽然这项技术仍需要大量研究，但一旦完全开发出来，它有可能解决传统起搏器中发现的各种医疗、技术和经济问题。 没有感染风险，因此提高了患者的安全性 由于该过程是非手术性的，因此对 NHS 的人力、资源和时间的需求较少 易于修复，因为对设备的任何损坏都是外部的，不像传统起搏器的导线断裂 内置的持续监控将信息发送到 NHS 数据库，从而可以更好地与临床医生建立联系
仅通过ECG解释的深度学习算法预测了磷团心肌病中恶性心律失常的风险
来自荷兰乌得勒支大学医学中心1个心脏病学系，荷兰乌特雷希特，2个心脏病学系，格罗宁根大学医学中心，格罗宁根大学医学中心，荷兰3号，阿姆斯特丹UMC UMC位置的心脏病学系3，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，荷兰，荷兰，4欧洲，低 - 稀有的居民，或复杂的居民Guard-Heart），第5届临床流行病学系，生物统计学和生物信息学系，阿姆斯特丹大学医学中心，阿姆斯特丹大学，阿姆斯特丹大学，阿姆斯特丹，荷兰，荷兰，第6次心脏病学系，Sneek，Sneek，Sneek，Sneek，Sneek，Sneek，Sneek，Sneek，荷兰，荷兰7号，荷兰，荷兰7号，荷兰，荷兰，纽约市，纽约市，纽约市，纽约市。 Leeuwarden，荷兰，荷兰9号，NOordWest医院组9，荷兰烷烃，荷兰10号，人类遗传学10，阿姆斯特丹大学医学中心，阿姆斯特丹，荷兰，荷兰11号，遗传学系11荷兰心脏研究所，荷兰，荷兰，中央军事医院，乌得勒支14号，荷兰，荷兰伊斯兰穆斯医学中心15个心脏病学系。*这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
综述：2019冠状病毒病心律失常的潜在机制
严重急性呼吸综合征冠状病毒2 (SARS-CoV-2) 导致冠状病毒病-2019 (COVID-19)，可引起严重的心血管并发症，包括心肌损伤、心律失常、急性冠状动脉综合征等。在这些并发症中，心律失常被认为是严重的，可危及生命。虽然心律失常与病毒直接入侵导致心肌损伤、心肌炎、免疫反应紊乱、细胞因子风暴、心肌缺血/缺氧、电解质异常、血管内容量失衡、药物相互作用、COVID-19 疫苗的副作用和自主神经系统功能障碍等因素有关，但 COVID-19 患者心律失常并发症的确切机制复杂且尚不十分清楚。在本综述中，我们广泛检索了文献，以探讨 COVID-19 患者心律失常的潜在机制。本综述的目的是为临床医生提供预防和治疗与长期 COVID-19 相关的心律失常的全面基础。
回顾具有类固醇硫酸酶缺乏症个体（X连锁鱼质的个体）的文章心律失常：候选解剖学和生化途径
循环类固醇，包括性激素，会影响心脏发育和功能。在哺乳动物中，类固醇硫酸酶（STS）是从各种类固醇分子中裂解硫酸基团的酶，从而改变其活性和水溶性。最近的研究表明，XP22.31遗传缺失包括STS（与罕见的皮肤病学条件相关的STS X-C-C-C-C-C-C-RINCHTHYTHYOSIS）和STS基因内的常见变体与心律失常的风险显着升高，显着升高，显着呈纤维纤维纤维纤维化/自由度。在这里，我们将新兴的基础科学和临床发现牵涉到结构性心脏异常（特别是间隔缺陷）作为这种增加风险的介体，并提出了候选细胞和生化机制。最后，我们考虑了如何进一步研究STS活动与心脏结构/功能之间的生物学联系以及该领域工作的临床意义。
化疗药物引起的心律失常及中医药潜在干预措施的综述
化疗药物的重大进展降低了恶性肿瘤患者的死亡率，但化疗相关的心脏毒性增加了患者的发病率和死亡率，已成为仅次于肿瘤复发的第二大死亡原因，近年来受到越来越多的关注。心律失常是化疗引起的心脏毒性的常见类型之一，已成为化疗治疗相关的新风险，严重影响患者的治疗效果。中医药在中国经历了几千年的临床实践，积累了丰富的医学理论和治法，在恶性疾病的防治方面具有独特的优势，中医药可在不影响抗癌效果的情况下减轻化疗引起的心律失常毒性。本文主要探讨化疗药物所致心律失常（CDIA）的类型、发病机制，并对可能干预房颤、室性心律失常、窦性心动过缓等继发性CDIA的中药复方、中药组方及中药注射剂的研究进行综述，旨在为临床防治化疗所致心律失常提供参考。
基于学习的主要心律失常事件的深度预测：概念研究证明
预测扩张的心肌病中重大心律失常事件（MAE）代表了一个未满足的临床目标。计算模型和人工智能（AI）是新的技术工具，可以在我们预测MAE的能力方面具有重大提高。在这项概念验证研究中，我们提出了一个基于深度学习（DL）的模型，我们称其为扩张心肌病（DARP-D）中的深度心律失常（DARP-D），该模型使用多种心脏磁共振数据（CINE和HYPERVIDEOS和HYPERVIDEOS和HYPERIMIMIAS和LGE图像和临床上的MA）（包括一个促进的MA），促进了促进的Maiatiations和临时性的MARIADES和临时性的促进，该模型（DARP-D）构建了。随着时间的流逝，心脏骤停，由于心室原纤维造成的，持续30 s的心室心动过速，或在<30 s的<30 s（适当的可植入的心脏除颤器干预）中导致血流动力学塌陷。该模型在154例扩张心肌病患者的样本中有70％的培训和验证，并在其余30％中进行了测试。DARP-D在Harrell的C一致性指数中达到95％CI，在测试集中达到0.12–0.68。我们证明了我们的DL方法是可行的，并且代表了扩张心肌病的心律失常预测领域的新颖性，能够分析心脏运动，组织特征和基线协变量，以预测一个个体的患者患者的大型心律失常事件的风险曲线。但是，患者，MAE和训练时期数量少，使该模型成为有希望的原型，但尚未准备好临床使用。需要进一步的研究来改进，稳定和验证DARP-D的性能，以将其从AI实验转换为每日使用的工具。
北美和欧洲植入式心脏复律除颤器在治疗致心律失常性右心室心肌病中的应用
理查德·T·卡里克（Richard T. ，Arthur Am Wilde 4,9，Brianna Davies 10，Colette Seifer 11，Jason D. Roberts 12,13，Jeff S. Healey 12，Ciorsti MacIntyre 14,15，Wael Alqarawi 16,17，Rafik Tadros 2，Rafik Tadros 2，Michael J. Cutler 18，Michael J. Cutter 18，Mattia Tartia Targti 19，Mattia Targia targia tarti tarti tarti tarti 19，Leonardodo Calco Calco Calco 20 Vitali 21，Matteo Bertini 21，Paolo Compagnucci 22，Michela Casella 22，Antonio Dello Russo 22，Chiara Cappelletto 4,23,24，Antonio de Luca 4,23，Antonio de Luca 4,23，Davide Stoldo stolfo 4,23,24，davide stolfo 4,23,24，Firat Duru 25 30，Nina E. Hasselberg 31，Andrea di Marco 32,33，PalomaJordà2,34，Elena Arbelo，Elena Arbelo 4,34,35,36，Zoraida Moreno Weidmann 37，Karolina Borowiec 38,39 J. Peter van Tintelen 4.42、Pyotr G. Platonov 43、Iacopo Olivotto 19、Ardan M. Saguner 25、Kristina H. Haugaa 31、Moniek Cox 44、Claudio Tondo 45.46、Marco Merlo 4.23、Andrew D. Krahn 10、Anneline S.J.M. te Riele 3.4、Katherine C. Wu 1、Hugh Calkins 1、Cynthia A. James 1† 和 Julia Cadrin-Tourigny 2 *†
利用变压器用于心电图心律失常...
摘要 - 心律不齐，也称为心律失常，是指不规则的心跳。有多种类型的心律失常可以源自心脏的不同区域，导致快速，缓慢或不规则的心跳。心电图（ECG）是用于检测心脏不规则和异常的重要诊断工具，使专家可以分析心脏的电信号，以识别复杂的模式和偏离标准的偏差。在过去的几十年中，已经进行了许多研究，以开发基于ECG数据对心跳进行分类的自动化方法。近年来，深度学习在应对各种医学挑战方面表现出了出色的功能，尤其是在变形金刚作为序列处理的模型架构中。通过利用变压器，我们开发了心电图数据中存在的各种心律不齐的分类的束缚模型。我们使用MIT-BIH和PTB数据集评估了建议的方法。ECG心跳心律失常分类结果表明，所提出的方法非常有效。ECG心跳心律失常分类结果表明，所提出的方法非常有效。