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BMI 介导的草甘膦暴露与动脉粥样硬化性心脏病风险增加之间的关联：一项大规模横断面研究
动脉粥样硬化性心血管疾病是指脂肪和纤维物质在动脉内膜堆积，形成斑块并逐渐侵入动脉管腔，最终导致组织缺血和心脏和血管的一系列病理改变[1]。动脉粥样硬化心血管疾病是全球死亡的主要原因，据统计，2015年有超过1700万人死于动脉粥样硬化心血管疾病，约占总死亡人数的1/3[1]。动脉粥样硬化心血管疾病的危险因素很多，不良的饮食和生活习惯、基础疾病等因素会加速动脉粥样硬化心血管疾病的发生和进展[2]。由于动脉粥样硬化心血管疾病的死亡率极高且预后不良，因此预防其发病、减缓其进展至关重要。近年来，环境污染等问题日益严峻，越来越多的证据表明环境污染物的暴露与动脉粥样硬化心血管疾病的进展存在相关性[3]。草甘膦又名 N-膦甲基甘氨酸，是草甘膦类除草剂的主要有效成分 [4]。由于其广谱活性和有效的杂草抑制作用，该类除草剂目前在 140 个国家和地区使用，是全球使用最广泛的除草剂 [5]。草甘膦类除草剂的广泛使用导致草甘膦广泛暴露，可在空气、食物、土壤和水中检测到 [6]。环境中的草甘膦可通过皮肤接触、吸入和食入等各种途径进入人体 [7]。以前人们认为，尽管草甘膦在环境中暴露，但它对人体健康的危害很小，因为其除草作用主要抑制植物中的莽草酸途径，而该途径在脊椎动物中并不存在 [5]。然而，随着研究的进展，越来越多的证据表明草甘膦对脊椎动物也有不利影响。一项关于豚鼠的研究发现，草甘膦损害了它们的生长和生殖功能[8]。另一项关于虹鳟鱼的研究发现，长期暴露于环境中低浓度的草甘膦会影响其后代的发育和代谢[9]。此外，近年来进行的几项大规模横断面研究表明，草甘膦与糖尿病、抑郁和肝功能障碍等不良事件显著相关[10-12]。但目前关于草甘膦与ASCVD之间关联的研究有限。经查阅文献，我们仅发现将草甘膦暴露与心血管疾病（CVD）联系起来的报道，并且这些报道得出了负面结果[13]。同样，现有关于有机磷（OP）暴露与心血管疾病之间关联的研究也得出了相互矛盾的结论。缅甸的一项研究表明，长期接触有机磷农药的工人患心血管疾病的风险显著高于未接触有机磷农药的工人[14]。相反，美国的一项横断面研究结果表明，长期接触有机磷农药与心血管疾病之间无统计学显著相关性。
二月是心脏月：降低患心脏病的风险
许多居民可能对寒冷更加敏感，因此保持室内温度舒适至关重要。工作人员应检查每个房间是否足够暖和，居民是否可以使用保暖毯和衣物。额外的衣物，如毛衣和保暖袜，可以帮助个人保持舒适。长期护理人员在提供日常护理方面至关重要，特别是在困难季节。提供支持、定期检查和让员工休息的机会对于防止倦怠和保持积极、富有同情心的工作环境至关重要。总之，冬季需要额外的计划、关注和照顾，以确保我们的居民和员工的福祉。通过适当的准备，我们可以提供一个安全、支持性的环境，帮助每个人在一年中的这个时候茁壮成长。让我们一起让这个冬季成为所有人温暖而有益的体验。
心脏病学的创新：
姓名 _______________________________________________________________ 学位： ☐ MD ☐ DO ☐ PA ☐ NP ☐ RN ☐ PhD ☐ 其他 _________________________________________________________________________________ 专业/执业类型 _________________________________________________________________________________ 地址 ___________________________________________________________________ 城市 州 邮编 ___________________________________________________________________ 电子邮件地址（必填） 区号/电话 请勾选相应的方框： ☐ SIU 医学或纪念健康员工 $ 40 ☐ 非 SIU 医学或纪念健康员工 $ 60 ☐ 研究员、住院医生、医学院学生、PA 学生或 NP 学生 $ 0
调查心脏病学家的采用趋势
在心脏病的迅速发展领域中，开创性药物正在重塑临床实践，36在广泛的临床试验中支持，FDA批准1。这些进步针对的是慢性37条，严重影响全球医疗保健成本，发病率和死亡率。在美国，心脏38次失败的年度医疗保健费用为39.2至600亿美元，与高脂血症相关的费用为39美元，达到154.7亿美元，其中一半以上的美国成年人具有很高的LDL水平（图1）2,3。预测40表明，到2030年，心力衰竭的经济负担可能会增加到700亿美元，其中41 2024年的药品成本为50亿美元，而2030年则不确定。高利皮血症的2030年预计成本约为11-16420亿美元，考虑到2.5％的增长率（图1）5。这些估计基于建模和历史43趋势，强调了对减少医疗费用的有效管理策略的迫切需求，并改善了患者的预后，突出了45个医疗保健系统中心力衰竭和血脂异常引起的财务压力。46
2月是心脏月：减少心脏病的风险
黑人历史月成立于1926年，以认识并庆祝整个历史上的黑人美国人的重大贡献。本月的重要提醒着黑人社区的斗争和成就，强调了韧性，文化丰富和在塑造美国文化和社会中的关键作用。通过教育和反思，黑人历史月努力促进统一，多样性，平等和社会正义。
可用的博士职位：5D流MRI用于先天性心脏病中非侵入性血液动力学评估的5D流MRI
项目描述：这项工作将把尖端物理和工程研究与有影响力的临床应用相结合。在熟悉项目的技术和临床方面时，您将开始探索3D MRI序列和图像重建算法的开发和优化，该算法量身定制，以量化血流。最初的发展和模拟将在幻影和健康的成人志愿者中进行优化，然后在患者队列中进行扫描。您将有机会通过与洛桑大学医院（CHUV）的心脏病学和放射学的临床医生的一项已建立的合作来翻译您的工作。您将在介入的MRI环境中的高级3D流MRI序列的暗示中进行合作，这将允许对先天性心脏病患者的非侵入性血液动力学评估。介入的MRI套件是洛桑大学医院可用的独特结构，提供令人兴奋的研究可能性。您还将有机会传播您的工作并与我们广泛的国际研究机构网络合作。
人类 3D 染色质对心脏病相关转录因子的剂量依赖性敏感性
。CC-BY-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 12 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.09.632202 doi：bioRxiv 预印本
机器学习在先天性心脏病诊断中的作用：数据集，算法和见解
先天性心脏病是最常见的胎儿异常和先天缺陷。尽管确定了影响其发作的众多风险因素，但对不同人群中其起源和管理的全面了解仍然有限。机器学习的最新进展证明了利用患者数据以实现早期先天性心脏病检测的潜力。在过去的七年中，研究人员提出了各种数据驱动和算法解决方案，以应对这一挑战。本文介绍了使用机器学习对聚集心脏病识别的系统综述，对2018年至2024年之间发表的432份参考文献进行了荟萃分析。对74项学术作品的详细研究突出了关键因素，包括数据库，算法，应用和解决方案。此外，调查概述了机器学习专家使用的数据集用于先天性心脏病识别。使用系统的文学审查方法，本研究确定了将机器学习应用于先天性心脏病的关键挑战和机会。
变压器心脏病预测的优化
针对最新的粒子群优化算法，本文提出了一种改进的跨前模型，以提高心脏病预测的准确性，并基于粒子群优化（PSO）提供了一种新的算法想法。我们首先使用三个主流机器学习分类算法 - 决策树，随机森林和XGBoost，然后输出这三个模型的混淆矩阵。结果表明，随机森林模型在预测心脏病的分类方面具有最佳性能，精度为92.2％。然后，我们将基于PSO算法的变压器模型应用于分类实验的同一数据集。结果表明，该模型的分类精度高达96.5％，比随机森林高4.3％，这验证了PSO在优化变压器模型中的有效性。上述研究表明，PSO在心脏病预测中显着改善了变压器的性能。提高预测心脏病的能力是全球优先事项，对所有人类的益处。准确的预测可以增强公共卫生，优化医疗资源并降低医疗保健成本，从而导致更健康的社会。这一进步为更有效的健康管理铺平了道路，并为更健康，更具韧性的全球社区的基础提供了帮助。
使用新机器对心脏病预测进行分析...
摘要：心脏病是全球死亡最普遍的原因之一，印度也不例外。在印度，每年与心脏有关的问题可能归因于大量死亡。高血压，糖尿病，吸烟习惯和越来越不活跃的生活方式等因素进一步促进了该国心脏病的不断增长。在早期识别该疾病，并预测其可能性，在增强患者结局并最大程度地减少整体医疗保健负担方面起着至关重要的作用。本研究论文探讨了使用构成各种临床和人群特征的数据集对心脏病的预测模型的开发和评估。利用机器学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和其他模型，我们旨在确定心脏病的关键预测因子，并开发出一种准确的模型，以帮助医疗保健专业人员早期诊断和干预。该研究采用全面的数据预处理，特征选择和模型评估，以确保可靠和可靠的预测。我们的发现突出了机器学习和深度学习模型的潜力，以显着增强心脏病预测，从而有助于印度更好的管理和预防策略。关键字：心脏病，机器学习，深度学习CNN，LSTM。