XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System心脏病
项目 4.4.2：心脏病干预
Anna Garcia 有心脏病史，但这种疾病是否导致了她的死亡？生活方式在预防和维持许多疾病和病症方面发挥着作用。风险因素是使人更容易患上特定疾病的条件。一些风险因素是可以改变的，并且会受到生活方式和日常行为的影响。吸烟和食用高饱和脂肪饮食是可改变的风险因素。您可以选择停止这些行为。不幸的是，一些疾病也有不可改变的风险因素，这些风险因素无法改变。家族病史、种族和性别是被视为不可改变的风险因素 - 您无法控制这些因素。一个人患某种疾病的风险因素越多，无论是否可改变，该人患上该疾病的可能性就越大。在本次活动中，您将学习如何评估心脏病的风险。您将使用在线风险计算器来探索增加或减少心脏病发作或相关冠心病风险的因素。您将计算 Anna Garcia 和您分配到的患者的风险。当您为指定的患者设计心脏病干预计划时，请思考您在本单元中学到的所有知识以及我们的生活方式和选择如何影响整体健康。
使用卡的心脏病预测
美国，心脏病是当前在美国的最常见疾病，根据官方统计，约有50％的美国人群患有某种形式的心血管疾病。本文根据胸痛和头晕等症状进行卡方测试和线性回归分析，以预测心脏病。本文将帮助医疗部门通过在疾病的开始阶段预测患有心脏病的患者为患有心脏病的患者提供更好的帮助。CHI Square测试是为了确定通过分析IEEE数据端口的心脏病数据集的胸痛与心脏病病例之间是否存在关系。测试结果和分析表明，美国最有可能患有胸痛，头晕，呼吸急促，疲劳和恶心等症状。该测试还表明，确定了一个星期的0.5，表明包括青少年在内的所有年龄段的人都可以面临心脏病，并且随着年龄的增长而患病率增加。此外，测试表明，面对严重胸痛的参与者中有90％患有心脏病，其中大多数成功的心脏病都在男性中，只有10％的参与者被认为是健康的。评估的p值远大于0.05的统计阈值，得出结论，诸如性，运动心绞痛，胆固醇，旧峰，ST_SLOPE，肥胖和血糖等因素在心血管疾病的发作中起着重要作用。1。我们已经使用基于逻辑回归的预测模型测试了数据集，并且观察到85.12％的准确性。k eywords卡方测试，r;数据挖掘；大数据；线性回归分析；心脏病;风险因素；机器学习；心血管疾病； Python;逻辑回归； Sklearn;熊猫，numpy。ntroduction心脏病描述了可能影响心脏的各种疾病。多项研究发现，心脏病仍然是美国死亡的主要原因。他们发现各种原因导致心脏病率上升。他们强调了遗传学，年龄，生活方式和过去事件的重要性。联邦政府汇编的统计数据表明，近一半的美国人患有心血管疾病。烟草使用，高胆固醇和高血压是患心脏病的三个大风险因素。心脏病不仅是由遗传学引起的。可以通过健康的生活方式选择来预防或治疗许多形式的心脏病。心脏病的率提高是这些习惯的直接结果。年龄和家族史是无法改变的因素，因为它们是遗传确定的。确实无法消除这些风险因素，但可以采取一些步骤来减少
成人先天性心脏病服务
▪异常的肺静脉连接 - 部分或全部▪■ASD secundum，鼻窦静脉缺陷 - 中等或大尺寸▪异常的冠状动脉（ALCAPA）▪■异常的冠状动脉引起的异常冠状动脉，由对面的Sinus fes fr与相关异常▪右心室双重腔▪EBSTEIN异常▪PDA-中度或大尺寸▪外围肺动脉狭窄▪肺动脉狭窄狭窄（瓣膜下，瓣膜或supravallvular或supravallvular） - 中等或重度孔孔施瓦尔瓦（Sinus fall） regurgitation – moderate or severe ▪ Transposition of the great arteries (D-TGA) - after arterial/atrial switch or Rastelli ▪ Congenitally corrected transposition of the great arteries (CCTGA or L-TGA) ▪ Any CHD associated with elevated PAP (including Eisenmenger syndrome) ▪ Any cyanotic CHD - unrepaired or palliated (e.g.中央分流器）▪双输血性心室（DORV）▪FONTAN或HEMI-FONTAN循环▪所有形式的肺闭锁▪truncus Arteriosus▪其他静脉内和心室 - 脑室连接的其他复杂异常（例如）纵横内心，杂质综合征）。
博士（心脏病学）奖学金
斯泰伦博斯大学心脏病学系的研究兴趣包括急性冠状动脉综合征、瓣膜和心包疾病以及心血管成像在先天性心脏病和心肌病等各种心血管疾病中的创新应用。感兴趣的候选人需要制定一份合适的研究计划，以便在面试时进行展示。
心脏病对口腔健康的影响
摘要本评论旨在探索和强调心脏病与口腔健康之间的关系，突出口腔健康与整体心脏病之间的互连。鉴于最近的研究，越来越明显的是，包括牙龈炎和牙周炎等疾病在内的较差的口腔健康会导致心脏病的发展或恶化。 本综述着眼于口腔健康问题会影响心血管健康的生物学机制，包括系统性炎症和口服细菌的范围等方面。 还讨论了在心脏病中改善口腔健康的预防和管理策略，并强调了牙医与心脏病学家之间协作的重要作用。 关键字：口腔健康，牙周炎，心脏病，口腔细菌，预防口服。 简介鉴于最近的研究，越来越明显的是，包括牙龈炎和牙周炎等疾病在内的较差的口腔健康会导致心脏病的发展或恶化。本综述着眼于口腔健康问题会影响心血管健康的生物学机制，包括系统性炎症和口服细菌的范围等方面。还讨论了在心脏病中改善口腔健康的预防和管理策略，并强调了牙医与心脏病学家之间协作的重要作用。关键字：口腔健康，牙周炎，心脏病，口腔细菌，预防口服。简介
社会经济因素对心脏病的影响
摘要 .本文分析社会经济因素对心血管疾病的影响，以找出改善人口健康的趋势和策略。心血管疾病仍然是世界范围内的重大公共卫生问题，其患病率因各种社会经济决定因素而异。通过全面回顾现有文献和统计数据，本文研究了收入、教育、就业和获得医疗保健等社会经济因素与心血管疾病发生和后果之间的关系。此外，还研究了不同人口群体和地理区域之间心血管疾病患病率的变化趋势。研究结果强调了社会经济因素在塑造心血管疾病负担不平等方面的重要作用，并强调了有针对性的干预措施和政策对解决这些不平等的重要性。通过了解社会地位与心血管疾病之间的复杂相互作用，卫生系统和政策制定者可以制定更有效的策略来促进心血管健康并减轻世界各地人群的心血管疾病负担。
智能心脏病预测和合并
在这个现代世界中，心血管疾病是全球死亡率的主要原因。打击这种令人震惊的趋势并防止毁灭性的生命丧失，这是一种创新的解决方案，侧重于可靠性，准确性，可扩展性和成本效益。这项工作提出了一个使用人工智能处理器（LSAI48266X）和IoT设备的系统，以从MACH30100和DS18B20等传感器传输数据。该系统旨在跟踪，可视化和预测心脏病。随机森林是一种机器学习算法，可根据SPO2，心跳，温度和血压等众多参数来预测心脏病。Web应用程序是使用PHP开发的，该应用程序可以显示医院的详细信息，并与Telegram聊天机器人集成到紧急情况下进行通信。与早期方法相比，我们提出的系统以令人印象深刻的精度为95.6％和自动化系统来区分自身，以通过结合随机的森林算法和跟踪系统来防止人类生命的丧失。
心脏病学家-NHS职业
https://www.healthcareers.nhs.uk/glossary#afc [10] https://www.healthcareers.nhs.uk/glossary#physiology [11] https://www.healthcareers.nhs.uk/explore-角色/生理 - sciences/cardiac-sciences [13] https://beta.jobs.nhs.uk/candidate/jobadvert/e0341-25-0077 [15] https://beta.jobs.nhs.nhs.uk/candidate/candidate/jobadvert/c9405-25-25-5-0106 [17] https://www.healthcareers.nhs.uk/explore-角色/Healthcare-science/角https://www.healthcareers.nhs.uk/explore-poles/doctors/roles-doctors/surgery/cardiothoracic-surgery [20]https://www.healthcareers.nhs.uk/glossary#afc [10] https://www.healthcareers.nhs.uk/glossary#physiology [11] https://www.healthcareers.nhs.uk/explore-角色/生理 - sciences/cardiac-sciences [13] https://beta.jobs.nhs.uk/candidate/jobadvert/e0341-25-0077 [15] https://beta.jobs.nhs.nhs.uk/candidate/candidate/jobadvert/c9405-25-25-5-0106 [17] https://www.healthcareers.nhs.uk/explore-角色/Healthcare-science/角https://www.healthcareers.nhs.uk/explore-poles/doctors/roles-doctors/surgery/cardiothoracic-surgery [20]
实施心脏病预测的机器学习
心脏病目前是一种已接管许多人类生命的疾病。数据表明，超过1700万人死于心脏病。因此，大量死亡需要特殊处理来治疗和预防心脏病。在技术的发展中，可以在信息技术的帮助下进行诊断，其中之一是通过机器学习。本研究旨在通过SVM算法实施机器学习来预测心脏病。由SVM形成的模型产生的评估值，其精度值为0.85，精度为0.93，召回0.76，F-1得分为0.83。该模型被用作训练数据来预测心脏病，然后成功地用于通过简化库来创建系统，该库可以通过网站轻松访问。kata kunci：apptrak