对于STEMI的诊断,我们采用的标准是至少连续2次心电图ST段抬高(胸部心电图≥2mm,肢体心电图≥1mm)或新发左束支传导阻滞、缺血性胸痛持续时间超过30分钟、血清肌钙蛋白水平升高。 10 确定患者的人口统计学特征、冠状动脉疾病危险因素(年龄、家族史、性别、吸烟、高脂血症、糖尿病 (DM)、高血压 (HT) 以及临床特征,包括血流动力学参数、心脏酶和肌钙蛋白水平、心肌梗死时间( < 6 小时、≥ 6 小时)和梗死部位、血管重建血管、射血分数和多支疾病。除责任病变外,其他冠状动脉狭窄至少 50% 的患者也纳入其中。同时,确定院内并发症和死亡率方面的机械性和非机械性并发症;确定临床心力衰竭以及机械性和非机械性并发症。图 1 显示了按组划分的并发症数量。纳入研究的所有患者均根据指南进行治疗。10
心脏病涉及不可逆的心肌损伤,导致高发病率和死亡率。许多基于细胞的心脏体外模型已被提出作为非临床动物研究的补充方法。然而,大多数这些方法都难以准确复制成人心脏状况,例如心肌梗死和心室重塑病理。成人心脏内各种细胞类型(包括心肌细胞、成纤维细胞和内皮细胞)之间的复杂相互作用增加了大多数心脏病的复杂性。因此,心脏病诱发的机制不能归因于单细胞类型。因此,使用多细胞模型对于创建临床相关的体外细胞模型至关重要。本研究重点是使用人类诱导多能干细胞 (hiPSC) 生成自组织心脏类器官 (HO)。这些类器官由心肌细胞、成纤维细胞和内皮细胞组成,模仿人类心脏的细胞组成。通过各种技术确认了 HO 的多细胞组成,包括免疫组织化学、流式细胞术、q-PCR 和单细胞 RNA 测序。随后,在受控培养条件下对 HO 进行缺氧诱导的缺血和缺血-再灌注 (IR) 损伤。产生的表型类似于急性心肌梗死 (AMI),其特征是心脏细胞死亡、生物标志物分泌、功能缺陷、钙离子处理改变和搏动特性改变。此外,受到 IR 的 HO 有效地表现出心脏纤维化,显示胶原沉积、钙离子处理中断和模拟心脏病的电生理异常。这些发现对于体内 3D 心脏和疾病建模的进步具有重要意义。这些疾病模型为研究心脏疾病的动物实验提供了一种有希望的替代方案,并且它们也可作为药物筛选的平台以确定潜在的治疗靶点。
这些试验排除了近期发生心肌梗死的患者,这促使 DAPA-MI 和 EMPACT-MI 试验探索对心肌梗死幸存者进行早期 SGLT2 抑制剂治疗。11、12 DAPA-MI 中的 SGLT2 抑制剂治疗显示心脏代谢结果显著降低,主要原因是患糖尿病的风险降低和体重减轻。EMPACT-MI 没有显示全因死亡和因心力衰竭首次住院的主要终点有显著减少。然而,二次分析显示因心力衰竭首次住院人数显著减少。我们假设,在心肌梗死后的 2 型糖尿病患者中可以观察到与 SGLT2 抑制剂治疗相关的心血管益处。 DAPA-MI 试验排除了所有已知患有 2 型糖尿病的患者,而 EMPACT-MI 中只有 32% 的患者患有 2 型糖尿病。在本研究中,我们旨在研究心肌梗死后使用 SGLT2 抑制剂治疗的 2 型糖尿病患者因心力衰竭住院和死亡的风险。
冠状动脉疾病 (CAD) 仍然是一个严重的全球健康问题,对死亡率和发病率有重大影响。一级预防策略的目标是降低患 CAD 的风险。然而,当前的方法通常依赖于简单的风险评估工具,可能会忽略重要的个人风险因素。这种限制凸显了对能够准确评估心血管风险并提供个性化预防护理的创新方法的需求。机器学习和人工智能 (AI) 的最新进展为优化 CAD 的一级预防措施和改进风险预测模型开辟了有趣的新途径。通过利用大型数据库和先进的计算技术,AI 有可能从根本上改变评估和管理心血管风险的方式。本综述着眼于当前的随机对照研究和临床试验,探索应用 AI 和机器学习来改善 CAD 的一级预防措施。重点在于他们识别和纳入复杂风险评估模型中一系列风险因素的能力。
u测试或卡方测试,适当地。配对的比较是使用配对的t检验或Wilcoxon签名的等级测试进行的。使用链式方程方法的多个插补,具有1 0个估算数据库的。 关于丢失变量的数据在线补充表S 1中显示。 在COX回归分析中研究了所有新发心力衰竭以及HFREF和HFPEF的预定符,以及HFREF和HFPEF。 单变量COX回归,此后进行p值<0。的变量 1包括在多元分析中。 然后执行向后逐步回归以制作最终的预测模型。 两侧p值为0.05被认为具有统计学意义。 使用STATA版本1 7.0 SE(美国德克萨斯州大学车站)进行统计分析。。关于丢失变量的数据在线补充表S 1中显示。在COX回归分析中研究了所有新发心力衰竭以及HFREF和HFPEF的预定符,以及HFREF和HFPEF。单变量COX回归,此后进行p值<0。1包括在多元分析中。向后逐步回归以制作最终的预测模型。两侧p值为0.05被认为具有统计学意义。使用STATA版本1 7.0 SE(美国德克萨斯州大学车站)进行统计分析。
摘要:急性心肌梗塞(MI)和缺血性心脏病是心力衰竭和死亡率的主要原因。目前,有关MI治疗的研究集中在血管生成和抗炎疗法上。尽管内部细胞(EC)对于触发炎症和血管生成至关重要,但没有任何方法将它们用于治疗MI。在这项研究中,我们提出了一个非病毒组合核酸递送系统,该系统由EC特异性多阳离子(CRPPR抓地乙醇胺修饰的聚(CRPPR接枝乙醇胺修饰)组成,可以有效地处理MI的CodeLiver SIR-ICAM1和PCXCL12。与单独用每种核酸治疗的动物相比,用联合疗法治疗的动物表现出更好的心脏功能。尤其是,与对照组相比,CPC/SIR-ICAM1和CPC/PCXCL12的联合疗法显着改善了心脏收缩功能,抗炎反应和血管生成。总而言之,基于CPC的组合基因输送系统在MI的治疗中表现出令人印象深刻的性能,并为开发各种EC相关疾病的代码传递系统提供了程序化策略。关键词:基因治疗,多阳离子递送系统,心肌梗塞,治疗方法,心脏靶向
Results: Focusing on Ube2d3 for subsequent functional studies, we con fi rmed its high expression in the MI group through qRT-PCR and Western Blot detection after successful construction of a MI mouse model by left anterior descending (LAD) coronary artery ligation, and further clari fi ed the correlation of cuproptosis with MI development by detecting the levels of cuproptosis-related proteins.此外,通过体外实验,ube2d3得到了确认,可以在氧气 - 葡萄糖剥夺(OGD)处理的心肌细胞AC16中高度表达。In order to further clarify the role of Ube2d3, we knocked down Ube2d3 expression in OGD-treated AC16 cells, and con fi rmed Ube2d3 ' s promoting role in the hypoxia damage of AC16 cells by inducing cuproptosis, as evidenced by the detection of MTT, TUNEL, LDH release and cuproptosis-related proteins.
在Stu(IAMCSST)上具有ST段性超肌的抽象急性心肌梗塞是与冠状动脉疾病有关的严重疾病,其特征是高发病率和死亡率。在这项研究中以全面的IAMCSST方法的目的进行,采用了一种方法,其中包括系统文献综述,并在2018年至2023年之间发表了九种相关科学文章。对这些研究的批判性分析提供了对诊断,病理生理学,流行病学,发病率和死亡率,并发症和AIMCSST管理的深入了解。原始治疗干预术,冠状动脉成形术,在受影响的患者的有效再灌注中被强调至关重要,而在特定情况下,纤维蛋白溶治疗作为替代方案。从该分析中得出的结果和讨论极大地促进了临床和科学知识的发展,提供了有价值的见解来优化临床实践,从而改善了这种急性心血管紧急情况下的临床结果。关键字:紧急情况;血管成形术;再灌注。抽象的急性急性ST段抬高心肌梗塞(STEMI)是与冠状动脉疾病有关的严重疾病,其特征是发病率高和死亡率。在本研究中,采用了全面的STEMI方法,采用了包括系统文献综述的方法论,并选择了九种相关的
我们描述了医疗救援团队的作用,强调了在院前护理水平上扩大其能力范围的必要性。我们强调了治疗CS的下列原因和直接转移到能够进行经皮冠状动脉干预的中心的重要性。我们提出了有关MCS使用的科学社会的当前建议。我们强调了心脏冲击队在CS复杂的MI患者管理中的作用。这样的团队应包括一名介入心脏病专家,心胸外科医生和重症监护医师。应将患者转移到高度专业的CS中心,并在其他一些国家 /地区描述的所谓心脏休克护理中心进行检查。我们提出了该中心运行的标准,该文件中讨论的其他重要方面包括康复的作用,多学科护理以及治疗结果的长期随访。该文件是与波兰不同科学社会的专家合作开发的,这说明了该患者人群中跨学科护理的重要性。
结果:揭示了三个不同的集群:(1)孤独的聚类:最低的社会支持,韧性和平均以任务为导向的应对和积极影响; (2)低风险群集:最高弹性,面向任务的应对,积极影响和社会支持; (3)回避集群:最低的面向任务的应对,积极影响,平均韧性和社会支持。在3个月(F = 5.10; P <0.01)和12个月的随访(F = 7.56; P <0.01)时,簇的抑郁症状有所不同。在3个月(F = 4.78,p <0.05)和12个月(F = 5.57,P <0.01)随访时,PTSS的聚类差异显着。发现PTSS分量表的差异是为了避免(F = 4.8,P <0.05)和高伴侣(F = 5.63,P <0.05),但在3个月的随访中不经历。在12个月的随访中,群集差异对于重新体验(F = 6.44,P <0.01)和回避(F = 4.02,P <0.05)显着,但不是高伴形。
