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World File Search System心律失常
1 期临床试验中超重或肥胖患者基线心律失常的患病率：24 小时动态心电图记录分析
尽管已有健康志愿者中心律失常患病率的估计值，但缺乏其他特定人群的基线数据，例如越来越多地参与临床试验的超重和肥胖人群。本研究调查了两项体重管理药物 1 期试验（NCT03661879、NCT03308721）中超重或肥胖参与者的心律失常基线患病率。参与者年龄为 18– 55 岁，无心血管疾病史，体重指数 (BMI) 为 25.0–39.9 千克/米 2，接受生命体征、心电图 (ECG) 记录和电解质异常筛查。心脏病专家收集并手动审查基线 24 小时心电图 (Holter) 数据。主要终点是发生预定义心律失常≥ 1 次的参与者比例。从 207 名参与者那里获得了连续 12 导联心电图数据。大多数心律失常发生在 < 3% 的参与者中。房室传导阻滞和其他潜在恶性心律失常并不常见。与年龄、性别或 BMI 无关。房室传导阻滞、非持续性室性心动过速和其他潜在恶性心律失常的患病率与体重正常的健康参与者报告的患病率相似。在体重管理药物的临床试验中，了解超重和肥胖人群心律失常的基线患病率可能会为试验资格标准提供信息，改善试验决策，并有助于与卫生当局的讨论。如果心律失常风险是分子固有的，或者在临床前研究中已经观察到信号，则应在这些试验中考虑基线 Holter 读数和实时心电图遥测监测。
急性腺病毒心脏感染在炎症性心肌重塑和心肌炎之前引起心律失常的底物
标题急性腺病毒心脏感染在炎症性心肌重塑之前引起心律不齐的底物，并在心肌炎和隶属关系作者和隶属关系中，Rachel L. Padet 1,2,3，Grace A. Blair 1,2,3，1,2,3，Michael D. North 4，Michael J. Zeitz 2,3，Mira T. T. T. Taneneba s。 Hoeker 2,3，Sharon A. Swanger 2,4,5，Steven Poelzing 2,3,4,6，James W. Smyth 2,3,4,6,6,6,6 1美国4016年，美国弗吉尼亚州罗阿诺克市的FBRI心脏研究，美国4弗吉尼亚理工学院卡利翁医学院，罗阿诺克，弗吉尼亚州24016，美国5个生物医学科学与病理学系，弗吉尼亚 - 玛丽兰州兽医学院，弗吉尼亚州弗吉尼亚州科技学院，弗吉尼亚州弗吉尼亚州，弗吉尼亚州布莱克斯堡，弗吉尼亚州布莱克斯堡，弗吉尼亚州24061，弗吉尼亚州，美国弗吉尼亚州，弗吉尼亚州，弗吉尼亚州。 VA 24061，美国7生物科学系，弗吉尼亚理工学院，布莱克斯堡，弗吉尼亚州24061，美国，美国短名称心律失常腺病毒心脏感染，作者James W. Smyth，Fralin Biomedical Research Institute，VTC，VTC，2 Roanoke，Roanoke，Roanoke，Roanoke，Roanoke，VA 24016。电子邮件：smythj@vtc.vt.edu总词计数：9593
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针对心脏传导系统的靶向治疗
心律失常与心血管健康的影响心血管疾病是美国乃至全世界的头号死亡原因 (1)。仅在美国，每年就有近 40 万人在院外发生心脏骤停。其中很大一部分患者是由原发性心律失常事件导致的 (2)。非致命性心律失常则更为常见，因为超过 300 万美国人患有心房颤动。鉴于心脏传导系统 (CCS) 的解剖位置，心脏术后患者也会因心肌和 CCS 的结构性扰动而面临心律失常的风险 (3)。如果能够实时成像 CCS，则将加速靶向治疗的开发和手术并发症的预防。此外，针对整个CCS（或组成解剖学上不同的传导节段的细胞亚群）的能力提供了治疗机会，同时减少了旁观者细胞群的副作用或脱靶效应。
Heart 第57号.ai
本科在Yasuda教授的指导下，积极开展导管消融及植入装置治疗。由于我们的医院是心脏移植机构，因此我们在治疗与心脏功能低下相关的心律失常方面也有丰富的经验。我科2020年共实施203例导管消融手术，其中近年来日益流行的房颤消融占比64%（图1）。除了治疗心脏功能保留的病例外，我们还治疗了许多患有器质性心脏病和心力衰竭的病例，为改善患者的预后和生活质量做出了贡献。我们还计划恢复冷冻球囊消融术，旨在提供有效、快速的心房颤动消融术。此外，在心脏手术后或患有器质性心脏病的病例中，还观察到具有复杂心律失常回路的房性心动过速和室性心动过速。针对这些心律失常，我们充分利用近年来取得显著进展的3D映射等成像技术，在详细分析的基础上提供有效的治疗（图2）。 我们还拥有多例植入式心脏复律除颤器（包括皮下植入式心脏复律除颤器）和心脏再同步治疗（双心室起搏）的经验，用于治疗危及生命的心律失常和严重心力衰竭。 图 3 显示了进行心脏再同步治疗的严重心力衰竭示例。患者心力衰竭状况得到明显改善。 我们不仅提供药物治疗，还根据适应症提供导管消融和植入装置治疗等非药物治疗，提供心律失常疾病的全面管理。如果您有心律失常的情况需要治疗，请随时转介给我们。 （作者：心律失常组组长 中野诚）
机器学习电生理信号预测室性心律失常：系统评价和研究间异质性检验
本研究之前的证据 心脏性猝死 (SCD) 和恶性室性心律失常 (VA) 是全球主要的公共卫生问题。尽管已经确定了 SCD 和恶性 VA 的危险因素（例如左心室射血分数 ≤ 35%），但大多数事件发生在没有任何危险因素的个体中。目前，尚无有效的筛查工具来识别 SCD 或恶性 VA 的高危人群。人工智能 (AI) 的出现以及使用体表心电图 (ECG)、心脏内设备和可穿戴传感器非侵入性获得的电生理信号的日益普及，可以促进对 SCD 和恶性 VA 的个性化预测。我们搜索了 MEDLINE (Ovid)、EMBASE (Ovid)、Scopus、Web of Science 和 Cochrane Library Databases 电子数据库，以查找 2021 年 8 月之前发表的研究，这些研究开发了机器学习 (ML) 或深度学习 (DL) 模型，用于使用电生理信号预测恶性 VA 或 SCD。我们发现单个 ML 和 DL 模型的预测性能通常很高，尤其是从公开数据集中得出的 ML 和 DL 模型具有更高的准确性。然而，这些研究的特点是
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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。
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