使用范围:此方法适用于 COVID-19 大流行期间。可通过以下链接访问英国皇家全科医学院和英国血液学会认可的国家指南:关于安全将华法林转换为 DOAC COVID-19 的指南。此信息旨在支持全科医生或经验丰富的独立处方者 (IP) 将患者从华法林转换为 DOAC。该信息应与 NHS 关于冠状病毒大流行期间抗凝服务的指南 (1)、相关产品特性摘要 (SPC) (2) 和当地处方集结合使用。理由:INR 监测是一项基本服务,无论 COVID-19 疫情规模如何,都必须继续 (RCGP 指南)。为了减轻患者和诊所此时 INR 测试的负担,可能需要考虑在适当的情况下将患者转换为 DOAC、INR 自我测试甚至低分子量肝素 (LMWH)。应考虑对患者和 NHS 工作人员工作量的影响。虽然 DOAC 需要在整个治疗过程中进行血液测试以评估肾功能 - 但监测是可预测的,不如华法林的 INR 测试严格。从华法林转换为 DOAC 必须经过仔细考虑,因为并非所有患者都适合转换为 DOAC,在某些情况下,可能需要专家建议。哪些患者群体应该转换?考虑优先考虑 INR 控制不佳的患者,因为这类患者需要最频繁的 INR 检查,并且如果 INR 控制不佳存在潜在原因,则解决不依从性问题。建议优先考虑以下患者进行转换
摘要 心房颤动是一种临床上重要的心律失常。有一些关于使用心电图数据进行 AF 诊断的机器学习模型的报道。然而,很少有报道提出一种可解释的人工智能 (XAI) 模型,使医生能够轻松理解机器学习模型的诊断结果。我们开发并验证了一种基于卷积神经网络 (CNN) 算法的支持 XAI 的心房颤动诊断模型。我们使用了 Holter 心电图监测数据和梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 方法。我们使用了 2016 年 1 月 4 日至 2019 年 10 月 31 日期间记录的患者心电图数据,共计 57,273 个 30 秒的心电图波形槽,每个波形槽都有心脏病专家注释的诊断信息,用于训练我们提出的模型。我们的人工智能模型用于房颤诊断的性能指标如下:敏感性 97.1%(95% CI:0.969-0.972);特异性 94.5%(95% CI:0.943-0.946);准确率 95.3%(95% CI:0.952-0.955);阳性预测值 89.3%(95% CI:0.892-0.897);F 值 93.1%(95% CI:0.929-0.933)。使用我们的模型进行房颤检测的受试者工作特征曲线下面积为 0.988(95% CI:0.987-0.988)。此外,使用 XAI 方法,我们的机器学习模型确定的感兴趣区域中的 94.5 ± 3.5% 被心脏病专家确定为 AF 诊断的特征部位。使用我们提出的基于 CNN 的 XAI 模型,AF 被准确诊断并用 Holter ECG 波形得到良好解释。我们的研究朝着实现可行的基于 XAI 的 AF 诊断检测模型又迈出了一步,供医生使用。(Int Heart J 2021;62:534-539)关键词:卷积神经网络、机器学习、Holter 监测、梯度加权类激活映射
心房颤动 (AF) 已成为全球最严重的健康问题之一,迫切需要解决目前悬而未决的有关 AF 对脑功能影响的问题。最近的证据表明,AF 与患痴呆症和中风后果恶化的风险增加之间存在关联。健康的大脑受到血脑屏障 (BBB) 的保护,该屏障由大脑毛细血管内壁的内皮细胞形成。这些内皮细胞不断受到剪切应力(血流产生的摩擦力),这会影响内皮细胞的结构和功能。AF 期间经历的流动紊乱会破坏 BBB 并使大脑容易受到损伤。详细研究可能的机制,将 AF 与人类的脑血管损伤联系起来很困难,导致可用的临床数据匮乏。在这里,我们讨论了由于脑血流改变而导致 AF 期间 BBB 中断的现有证据,以及这如何导致痴呆症风险增加和中风后果恶化。
11. Attia ZI、Noseworthy PA、Lopez-Jimenez F 等。一种用于识别窦性心律期间心房颤动患者的人工智能心电图算法:结果预测的回顾性分析。《柳叶刀》2019;394:
15. 将 Matrigel 包被的培养板和 hiPSC 培养基预热至 20-25 C。16. 从预包被的培养板中吸出 Matrigel 并加入 hiPSC 培养基(6 孔板每孔 2 ml)。17. 将 9 ml hiPSC 培养基加入到 15 ml 离心管中。18. 将低温小瓶直接转移到 37 C 水浴中并观察解冻过程。当管中大部分内容物解冻并仅剩下一小块冰时,迅速取出并用 70% 乙醇彻底清洗。19. 小心地将细胞逐滴转移到准备好的带有培养基的 15 ml 离心管中。以 200 3 g 的速度离心 5 分钟。20. 小心吸出上清液。将沉淀物悬浮在 hiPSC 培养基(例如 1 ml)中,并接种到准备好的 Matrigel 包被的培养板上。前 24 小时加入 1 ml/ml 2 mM Thiazovivin(最终浓度 2 m M)。21. 如果 24 小时后细胞附着良好,则用 hiPSC 培养基更换培养基。如果附着力较低,再加入 1 ml/ml 2 mM Thiazovivin(最终浓度 2 m M),培养 24 小时。从第二天开始,每天更换培养基,每孔(6 孔)加入 2 ml hiPSC 培养基。继续“hiPSC 传代和维护”,步骤 1-8。
阵发性心房颤动 (PAF) 的检测是一个相当复杂的过程,由心脏病专家或电生理学家通过读取心电图 (ECG) 手动执行。目前,已经提出了基于快速傅里叶变换 (FFT)、贝叶斯最优分类器 (BOC)、K 最近邻 (K-NN) 和人工神经网络 (ANN) 的自动检测计算技术。在本研究中,基于 P 波、QRS 复合波和心电图心率变异性 (HRV) 的形态获得了六个特征。使用来自 Physionet 心律失常数据库 MIT-BIH 的临床心电图信号验证了该方法的性能。前馈神经网络用于检测 PAF 的存在,总体准确率达到 97.4%。结果表明,与仅使用其中一个或最多两个信息的其他研究相比,加入 P 波、HRV 和 QR 电交替的信息可以提高识别 PAF 事件的准确性。
危险因素是增加您患疾病或病情的风险。患AF的危险因素包括:•年龄较大,尤其是65岁或年龄较大•冠状动脉疾病•高血压•心脏瓣膜疾病•先前的心脏或肺手术•心肌炎症(心肌的炎症)•心肌病(心肌疾病(心肌疾病)(心肌疾病)•尤其是心脏衰竭•诸如杀伤力•诸如肺部障碍•肺部障碍,例如肺部障碍,•诸如肺部障碍,•诸如肺部障碍,•诸如肺部障碍,•诸如肺部肌肉范围,•诸如肺部的障碍,•诸如肺部肌肉,•诸如肺部肌肉,•诸如肺部肌肉•呼吸暂停(睡觉时呼吸中断)和•滥用物质或酗酒。
此通道是新的,仍然开发,并且仅限于少数有良好解剖状况的患者。Brock-Enbrough(Brockenbrough等,1962),后来的Mullins(Mullins,1983)用几种批判性修改来确认了跨性穿刺程序。今天,跨性穿刺和通过PFO进入都是广泛使用的心脏技术。Transseptal access is commonly employed during the following procedures: catheter ablation, pulmonary vein isolation, left atrial appendage closure, PFO and atrial septal defect repair, percutaneous mitral valvulo- plasty, MitraClip catheter-based mitral valve repair, hemodynamic assessment of the mitral valve, paravalvular leak closure, and as
1。荷兰莱顿莱顿大学医学中心的小儿心脏病学和解剖与胚胎学系。本作者对所提供的数据的可靠性和自由的各个方面负责及其讨论的解释。2。荷兰莱顿莱顿大学医学中心胸外科系。本作者对所提供的数据的可靠性和自由的各个方面负责及其讨论的解释。3。荷兰莱顿莱顿大学医学中心儿科心脏病学系。本作者对所提供的数据的可靠性和自由的各个方面负责及其讨论的解释。4。荷兰莱顿莱顿大学医学中心儿科心脏病学系。本作者对所提供的数据的可靠性和自由的各个方面负责及其讨论的解释。5。心脏病学和解剖与胚胎学系,荷兰莱顿莱顿大学医学中心。本作者对所提供的数据的可靠性和自由的各个方面负责及其讨论的解释。6。荷兰莱顿莱顿大学医学中心产科系。本作者对所提供的数据的可靠性和自由的各个方面负责及其讨论的解释。7。8。9。荷兰莱顿莱顿大学医学中心解剖与胚胎学系。本作者对所提供的数据的可靠性和自由的各个方面负责及其讨论的解释。荷兰莱顿莱顿大学医学中心儿科心脏病学系。本作者对所提供的数据的可靠性和自由的各个方面负责及其讨论的解释。荷兰莱顿莱顿大学医学中心心脏病学和解剖与胚胎学系。本作者对所提供的数据的可靠性和自由的各个方面负责及其讨论的解释。