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World File Search System心脏病
缺血性心脏病的死亡率趋势（2008–2022）
背景：缺血性心脏病（IHD）相关的死亡率和普遍危险因素的年龄性特定趋势分析可以改善我们对疾病的理解和方法。方法：我们使用来自社会经济上同质的意大利地区的急性和IHD相关死亡率和普遍的心血管危险因素进行了15年的回顾性流行病学分析。使用潜在的死亡原因（UCOD）和死亡的标准死亡率统计数据在2008年至2022年之间进行了ICD-10代码i20-i25的死亡证书（MCOD）的死亡。结果：总共134,327份死亡证明报告了与IHD相关的死亡，占所有死亡的18.6％。比例死亡率从2008年的14.6％降至2022年的7.8％，以IHD为UCOD，而MCOD中IHD的死亡人数为23.5％至14.6％。在女性中发现了比例和特定病例死亡率的更明显下降。急性（vs.慢性）IHD的死亡率下降较大。COVID-19大流行导致2020年死亡率显着增加（ + 12.2％），随后进一步下降。与IHD相关的死亡表现出典型的季节性模式，冬季有更多的死亡。心血管危险因素的患病率在IHD（vs. no IHD）死亡中更高：这种关联在年轻人中似乎更为明显。结论：我们对IHD相关死亡率的流行病学趋势和风险因素的患病率进行了分析。我们的发现表明心血管死亡的模式发生了变化，可能表明死亡从急性转变为慢性病。
心脏手术时间对具有复杂先天性心脏病（CHD）的新生儿神经发育结局的影响
抽象的碳化硅（SIC）的目标是由于其出色的热性能，是功率微电子的第一材料。SIC技术的最新进展最终使Crystalline SIC纳米结构的制造。然而，纳米级SIC的热性能仍然忽略了。在这里，我们系统地研究了SIC纳米结构的热传导，包括纳米膜，纳米线和语音晶体。我们的测量结果表明，纳米结构的热导率比批量低几倍，并且值与结构的最狭小维度成比例。在最小的纳米结构中，导热率达到了批量的10％。为了更好地了解SIC中的纳米级热传输，我们还探测了声子在纳米结构中的平均自由路径和连贯的热传导。我们的理论模型将观察到的热传导的抑制与表面声子散射联系起来，这限制了声子的含义自由路径，从而降低了导热率。这项工作揭示了SIC纳米结构的热特性并解释了它们的起源，从而实现了SIC微电子的逼真的热工程。
心脏病的混合CNN转化器模型...
摘要 - 这项研究提出了卷积神经网络（CNN）的混合模型和用于预测和诊断心脏病的变压器。基于CNN检测本地特征的强度以及变压器在感知全球关系方面的高能力，该模型能够从高维生的生活历史数据中成功检测心脏病的危险因素。实验结果表明，在精度，精度和回忆中，提出的模型胜过传统基准模型，例如支持向量机（SVM），卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这表明了其处理多维和非结构化数据的强大能力。为了验证模型的有效性，进行了某些部分的实验，实验的结果表明，同时使用CNN和变压器模块来增强模型很重要。本文还讨论了将来的研究中纳入其他特征和方法，以增强模型的性能并使其能够在不同条件下有效运行。本研究提出了使用机器学习预测心脏病的新颖见解和方法，尤其是在个性化医学和健康管理中。
ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭
使用在实验室设置之外记录的脑电图构建机器学习模型，需要对嘈杂的数据和随机丢失的渠道进行健全的方法。在使用稀疏的脑电图蒙太奇（1-6个频道）时，这种需求尤其重要，通常在消费级或移动脑电图设备中遇到。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。 一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。 为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。 我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。 我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。 此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。 这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。
COVID-19 新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病 研究强调了孕妇鸟类流感疫苗的关键需求 可含胶囊可以将药物直接泵入胃肠道的壁 分子“邮政编码”将杀手T细胞吸引到脑肿瘤 使用计算机和AI使医学工作更聪明 乌干达看到埃博拉疫苗试验的“最快推出”：WHO 研究人员确定了未来心力衰竭疗法的潜在药物目标 使用Elon Musk的大脑芯片是什么感觉？它如何工作？ 转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 - 改进的大脑解码器对失语症患者的交流有望 疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明 受脑启发的神经网络揭示了对关系学习的生物学基础的见解 全球研究将数百万糖尿病和心脏病病例与含糖饮料联系起来 调查显示，许多美国人不知道怀孕患心脏病的长期风险 自毁疫苗可增强对猴子结核病的保护 研究发现停止了儿童脑肿瘤，然后才形成 DNA甲基化介导了儿童逆境与抑郁症之间的联系，研究表明
从两年的Proseco研究中发现，这一发现很重要，因为血液癌患者损害了免疫系统，无论是由于癌症还是癌症治疗。这使他们比其他人更容易受到COVID-19的影响，并就他们对疫苗接种的反应如何提出了疑问。该研究的最新发现发表在《柳叶刀》杂志上。
基于神经网络的生存模型的发展和验证缺血性心脏病的死亡率
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预测预计高危胎儿心脏病将需要立即进行产后稳定和干预计划的小儿心脏手术室分娩
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流出区形成 - 孔子先天性心脏病的起源
摘要：心脏外流（OFT）中的异常是最常见的先天性心脏缺陷（CHD）之一。在胚胎发生过程中，心脏OFT是心脏动脉极的动态结构。心脏管伸长通过添加来自咽部，中胚层到两端的细胞。这些祖细胞被称为第二心脏（SHF），是20年前首次识别为对形成心管的生长和OFT的主要贡献者的生长至关重要。SHF开发的扰动会导致CHD的共同形式，包括大动脉异常。 oft的发育也取决于多种细胞类型之间的旁分泌相互作用，包括心肌，心内膜和神经rest谱系。 在本出版物中，专门针对安德里亚娜·吉滕伯格（Andriana Gittenberger-de Groot）教授及其对心脏发展和CHD领域的贡献，我们回顾了她对FAST开发的一些开创性研究，对许多促成OFT的多种细胞类型的多样性具有特别感兴趣。 我们还讨论了选定的关键发现的临床意义，以理解我们对CHD的病因，尤其是经常畸形。SHF开发的扰动会导致CHD的共同形式，包括大动脉异常。oft的发育也取决于多种细胞类型之间的旁分泌相互作用，包括心肌，心内膜和神经rest谱系。在本出版物中，专门针对安德里亚娜·吉滕伯格（Andriana Gittenberger-de Groot）教授及其对心脏发展和CHD领域的贡献，我们回顾了她对FAST开发的一些开创性研究，对许多促成OFT的多种细胞类型的多样性具有特别感兴趣。我们还讨论了选定的关键发现的临床意义，以理解我们对CHD的病因，尤其是经常畸形。
调查显示，许多美国人不知道怀孕患心脏病的长期风险
尽管结核病的全球公共卫生负担持续，但仍缺乏安全有效的保护策略。Bacillus Calmette-guérin（BCG）疫苗（以其开发商为名）连接灭活的分枝杆菌感染了牛，并且仍然是针对人类感染的唯一疫苗接种策略。注射到皮肤中，仅提供针对幼儿结核病的部分保护，而成人没有保护。