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心脏病学-RCPE事件
•您可以在谈话中使用“ slido.com”在演讲中提交问题 - 我们将使用交互式软件“ Slido”，以便每个人都可以向演讲者提问并参加任何民意调查和案例讨论。•此外，如果您要去学院，则有麦克风供您在礼堂中使用。•在您的手机，平板电脑或计算机上，请访问Slido.com。•输入事件代码：＃rcpecardio23•该代码将全天用于所有演示文稿。•当代表向说话者发送问题时，您的设备将显示代表问题。•您可以“喜欢”提交的任何代表问题，问题将根据他们有多少“喜欢”而重新排列，并突出了椅子的流行问题。•当天未回答的任何问题都将回顾性地回答，并在https://events.rcpe.ac.uk/events/symposia上发布。
二尖瓣/二尖瓣心脏病学
1.3.4。高级二尖瓣二尖瓣二尖瓣和亚瓣亚设备中的超声心动图似乎在很大程度上不显眼（参见在线图片4–6）。血压，心率和/或体积状态的动态变化通常起主要作用。总是强调的是在补偿状态下对二尖瓣失败进行评估。由于大型随机Stu dien Zu teer，在2021年发布的指南中存在变化。可以证实，尤其是椭圆形的EROA和/或低流量比，在EROA≥30mm²时，已经存在高级二尖瓣不足（否则≥40mm²，如一级二尖瓣失败）。在这些情况下，相同的情况也适用于≥45mL的RV（否则≥60ml）。就预测而言，即使是下限值（EROA≥20mm²和/或RV≥30mL）也可以应用。这不足以推荐计划推荐的干预措施，但有助于风险冲压[7]。在这种情况下，要确定调节派别[12]（见在线回声图7）。
心脏病学的扩展研讨会
o缺血管理o房颤管理o液体管理•解释可用的手术干预措施（替换和TAVI替换），以纠正主体瓣膜丝瓣疾病•概述脑膜的解剖结构和生理学，二尖瓣的生理学和结构式孔的孔子•解释•解释•解释•均为毛孔膜的毛孔毛孔毛孔毛孔毛孔的毛孔孔。可用于二尖瓣疾病的校正及其对患者的影响和所需的药物，包括：
呼吁全面心脏病行动计划
尽管禁止在室内公共场所吸烟，对烟草产品广告的限制以及普通包装，但吸烟仍然是英国疾病和过早死亡的主要可预防原因之一，至少有15,000名可归因于一年的可归因于健康的疾病，以及对健康状况的重要贡献24。的确，在社会中最少和最被剥夺的人之间预期寿命差异的一半大约是由于吸烟25。通过并尽可能快地有效地通过烟草和VAPES法案来推动朝着无烟英国的进步，包括提高烟草的销售时代，至关重要。，但还有更多工作要做。
瓣膜心脏病的全球负担
vhd是失去身体残疾和恶化生活质量的主要因素，这代表了全球心血管发病和死亡率的主要原因[1]。理解地理和时间趋势以及VHD流行学的变化对于临床实践的进步和制定初级和次要预防的有效卫生政策至关重要[2]。尽管基于人群的研究是研究疾病患病率的合适方法，但在VHD的背景下，他们需要在大型样本中进行全面超声心动图检查，这是人口很好的代表。此外，他们在很大程度上依赖于常规收集的数据（包括ICD-10代码）。这种流行病学方法可能是不可靠的，因为验尸后的分析表明，VHD的真实流行率显着大于临床编码和报道的VHD的真正普遍性[3]。的确，只有在VHD至少中度或临床相关的情况下，基于人群的数据往往会收集，并且由于症状投诉或某些临床适应症的存在，患者参考了诊断测试。更重要的是，对VHD诊断技术的有限访问可能导致VHD的明显低估，尤其是在低收入或中等收入/资源贫乏国家[4]。最后，VHD的特定原因可能被误导，尤其是在风湿性心脏病（RHD）是地方性且VHD的分类很容易容易出错的地区[5]。RHD仍然是迄今为止全球初级VHD的最常见原因。尽管在全国范围内，在国家层面上，最边缘化和最贫困的人口没有显示出改善的迹象，人们继续早日死于RHD。
CQMC-心脏病核心集
• Core Set Updates for 2022 Updated notes related to telehealth eligibility for all measures NQF measures #0081/#0081e, #0083/#0083e, #0070/#0070e, #0028/#0028e, Functional Status Assessments for Congestive Heart Failure, and Statin Therapy for the Prevention and Treatment of Cardiovascular Disease remain telehealth有资格参加2023年的CMS计划；这些措施的注释已更新，以反映这种持续的资格。添加了与所有措施的护理设置有关的注释。工作组建议在所有措施中添加有关护理设置的注释（住院与门诊），以帮助提高最终用户核心设置的可用性，鉴于心脏病学核心核心集的广度和大小。添加的措施＃3613E在急诊科（ED）的ST段升高心肌梗死（STEMI）患者（ED）该电子临床质量度量（ECQM）计算ST段升高心肌梗死（STEMI）患者的比例（例如接受及时治疗的患者（例如，接受及时治疗）（例如，纤维蛋白溶解心脏损伤），Limite coronary coronary coroneary procie [stemi）。
爬行动物心脏病原理：文学评论
摘要尽管有针对某些物种发布的诊断工具和参考参数，但爬行动物心脏病学是仍在开发中的专业。由于心血管系统的解剖学和生理特殊性以及大多数物种的参考参数的可用性较低，因此对兽医医生构成了挑战。心脏疾病爬行动物的临床体征通常是非特异性的，它需要良好的身体和解血评估，对动物病史的考虑以及定向互补检查，例如心电图和超声心动图。此外，血液计数，生物化学和电解定量的实验室分析对于评估动物的一般状况有用，并有可能将可能的营养和代谢疾病鉴定为主要原因。在这项工作中，它旨在解决与解剖学和心脏生理学有关的主题，并讨论爬行动物心脏诊断中使用的技术。关键字：reptilia;心脏诊断；心血管解剖学；心脏生理。
心脏病检测的机器学习方法
摘要。本文对机器学习算法在心脏病的早期发现中的应用进行了全面综述。心脏病仍然是全球领先的健康问题，需要有效而准确的诊断方法。机器学习已成为一种有希望的方法，它提供了提高诊断准确性并减少评估所需时间的潜力。本综述首先阐明了机器学习的基本原理，并简要说明了心脏病检测中使用的最普遍的算法。随后，它研究了为心脏病诊断利用机器学习技术的值得注意的研究工作。还提供了这些研究的详细表格比较，突出了各种算法和方法的优势和缺点。这项调查强调了在利用机器学习以进行早期心脏病检测方面取得的显着步伐，并强调了持续进行进一步研究以增强其临床适用性和功效的需求。关键字：机器学习，分类技术，监督学习，幼稚的贝叶斯，支持向量机，心脏病，决策树，K-最近的邻居，随机森林
使用机器学习对心脏病的预测
摘要。本文旨在对处理机器学习（ML）和深度学习（DL）主题的研究工作进行系统审查，以预测心脏病。为此，进行了详尽的搜索，在分析了收集的文档之后，这些方面是：国家对使用ML和DL，最使用的技术进行了更多的研究，并且具有最佳的准确性，工具，指标，类型的心脏病和可变选择算法，这些算法是该文档的基础。目的是通过机器学习对预测心脏病的应用有助于对方法，技术和指标的更深入的了解。这项研究的结果表明，印度，中国和巴基斯坦是对使用ML和DL来预测心脏病的大多数国家的国家，也是随机森林，SVM和Logistic回归是最常用的技术，其中XGBoost，Ensemble深度学习和堆叠是获得最佳准确性结果的技术。python是最佳工具。使用的最常见的指标是准确性，精度和F1分数，所应用的疾病类型是冠状动脉心脏，因为选择算法是核和信息增益。由于使用机器学习和深度学习对心脏病的研究很少，这项工作也指向了新研究的道路。