XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System瓣膜
我如何与心脏瓣膜疾病生活在一起
这是血液通过您的心脏和身体周围的旅程：•含有氧气的血液从肺部到达心脏的左心房，并通过二尖瓣穿过左心室。•然后，它通过主动脉瓣从心脏中退出，以提供体内充满氧气的血液。•一旦该血液绕着您的体内传播，向细胞提供氧气和营养，它就会回到心脏。它到达右心房。•接下来，它通过三尖瓣穿过右心室。•最后，血液通过肺动脉瓣离开心脏，回到肺部吸收更多的氧气。
瓣膜roxaparvovec基因疗法可为血友病a
图1（a）6×10 13 Vg/kg队列和（b）4×10 13 Vg/kg队列的（a）6×10 13 Vg/kg队列的每年进行的出血和FVIII输注的年化速率。†这七名参与者中有六名在基线时接受了定期的FVIII预防（一名参与者正在接受按需的FVIII预防，并被排除在外）。基线（n = 6）ABR平均值和中位数为16.3和16.5分/年，整个研究中的平均ABR为0.77 BLEEDS/年，比基线降低了95％。对于这六名参与者，基线时AFR的平均值和中位数分别为135.6/年和136.6个输注/年，整个研究期内的平均AFR/年为7.2次输注/年，比基线降低了95％。ABR，年化出血率； AFR，年度FVIII输注率； FVIII，因子VIII。
接受瓣膜的患者冠状动脉疾病的患病率
结果：本研究中总共包括7,932例患者，1,332（16.8％）的患者为CAD。研究队列的平均年龄为60.5±7.9岁，男性为4,206（53.0％）。CAD在主动脉疾病中为21.4％，二尖瓣疾病的16.2％，孤立的三尖瓣疾病中的11.8％，主动脉和二尖瓣疾病的13.0％。主动脉瓣狭窄患者的年龄要比患有疾病的患者年龄（63.6±7.4岁，而59.5±8.2岁，p <0.001），而CAD风险也更高（28.0％，19.2％，p <0.001）。年龄差异很小（60.6±8.2岁，与59.5±6.7岁，p = 0.002），二尖瓣瓣膜反射和狭窄的患者之间的差异很小，但CAD的风险高两倍（20.2％vs. 10.5％，p <0.001）。当不考虑瓣膜损伤的类型时，非毛发性的遗传，高龄，男性性别，高血压和糖尿病是CAD的独立预测指标。
心脏手术：心脏瓣膜疾病的罗斯手术
瓣膜手术风险每次手术都有一些风险。风险量取决于您的年龄和整体健康等因素。风险可能包括出血，感染以及肺或心脏问题。心房颤动（一种不规则的心律）或AFIB是手术后可能发生的心脏问题的一个例子。在某些情况下，您可能需要起搏器或其他程序。在极少数情况下，患者可以中风或肾衰竭。您的外科医生将与您谈论您的个人风险。
机械和生物心脏瓣膜：抗凝治疗
对于没有单独抗凝指征的患者，先前的指南建议在 TAVI 后使用双重抗血小板治疗 (DAPT) 3-6 个月，该建议基于原始临床试验的方案，该试验比较了 TAVI 与外科主动脉瓣置换术，后者采用 1-6 个月的 DAPT。这些试验中经验性使用 DAPT 的理由是，近 75% 接受 TAVI 的患者有纤维蛋白或血栓物质栓塞碎片的证据，并且推测 DAPT 可以减少围手术期和长期动脉粥样硬化血栓形成事件。然而，包括四项随机对照试验的患者水平荟萃分析在内的最新数据发现，与 ASA 相比，接受 DAPT 的患者出血风险增加，而临床血栓形成并未减少。此外，与单独抗血小板治疗相比，抗凝增加了没有其他抗凝指征的 TAVI 患者的出血和死亡风险。因此，最近指南中的建议已经发生变化，现在主要推荐单一抗血小板治疗。 2020 年美国心脏病学会/美国心脏协会的建议在这些最新数据公布之前就已发布，该建议对于出血风险较低的患者考虑使用 3-6 个月的 DAPT 或 3 个月的华法林（目标 INR 2.5）。
用基因本体学捕获心脏瓣膜发育
简介：所有心脏瓣膜的正常发育都需要高度协调的信号通路和下游介体。虽然基因组变体可能导致先天性瓣膜疾病，但环境因素也可以发挥作用。生命瓣膜后期钙化是主动脉瓣狭窄的主要原因，这是一种进行性疾病，可能导致心力衰竭。当前对先天性瓣膜疾病和瓣膜钙化原因的研究正在使用多种高通量方法，包括转录组学，蛋白质组学和基因组学。来自生物知识库的高质量遗传数据对于促进这些高通量数据集的分析和解释至关重要。基因本体论（GO，http://geneontology.org/）是用于解释这些数据集的主要生物信息学资源，因为它提供了描述所有生物体基因产物的作用的结构化，可计算的知识。UCL功能基因注释小组的重点是人类基因产品的注释。确定了转录组，蛋白质组学和基因组数据中包含的GO注释没有提供有关心脏瓣膜开发的精确描述性信息，我们启动了一个集中的项目来解决此问题。
小儿心脏瓣膜功能障碍的部分心脏移植：临床试验方案
先天性心脏缺陷是人类最常见的先天缺陷类型，并且经常涉及心脏瓣膜功能障碍。目前对不可修复的心脏瓣膜的治疗涉及植入物，肺部肺自动移植或判例性矫形器心脏移植的瓣膜更换。尽管这些治疗方法适合年龄较大的儿童和成人，但由于几个原因，它们并没有在婴儿和幼儿中产生相同的功效和耐用性。心脏瓣膜植入物不会随之生长。Ross Pulmo-Narary自动移植植物的死亡率很高，如果肺门功能失调或不存在，则不可行。此外，正整体心脏移植随着时间的流逝总是因心室功能障碍而失效。因此，在婴儿和幼儿中无法弥补的心脏瓣膜的治疗仍然是一个尚未解决的问题。这项罪恶的前瞻性研究的目的是提供基于一种新型的转型类型的替代解决方案，我们称之为“部分心脏移植”。部分心脏移植与常规的矫形心脏移植不同，因为只有心脏瓣膜的心脏部分才被移植。类似于Ross肺自动植物和常规的矫形心脏移植，部分心脏移植包含活细胞，该细胞应使其与受体儿童一起生长。因此，部分心脏移植将需要免疫压榨。可以控制免疫抑制的风险，如常规的原位心脏移植受者所见。停止免疫抑制只会将生长的部分心脏移植转变为非生长的同型同种异体移植物。一旦这种同型移植物恶化，就可以用耐用的成人机械植入物代替。描述了我们的单臂试验的预付。临床。
PROX1抑制PDGF-B表达以防止心脏瓣膜的粘液性变性
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人本版本发布于2023年5月15日。 https://doi.org/10.1101/2023.05.10.540284 doi：Biorxiv Preprint
回顾人工智能时代瓣膜和先天性心脏病的听力学诊断
近年来，电子听诊器与人工智能（AI）技术相结合，以数字化获得心脏声音，智能识别瓣膜疾病和先天性心脏病，并提高心脏病诊断的准确性。对基于AI的智能听诊技术的研究主要集中于AI算法，并且常用的方法是基于特征提取的端到端深度学习算法和机器学习算法，未来研究的热点是为了建立大型的标准化数据库，并统一这些算法，并在其他方面进行统一，并在其他算法中进行统一；算法可以与不同的算法兼容。此外，应该对不同的电子听诊器进行广泛的比较，以便算法可以与不同听诊器收集的心脏声音兼容；尤其是，尤其重要的是，云中算法的部署是人工智能未来发展的主要趋势。最后，基于心脏声音的人工智能的研究仍处于初步阶段，尽管在识别瓣膜疾病和先天性心脏病方面取得了长足的进步，但它们都在疾病诊断算法的研究中，几乎没有关于疾病严重性，远程监测，预后等的研究，这将是未来研究的热点。
用于心脏瓣膜疾病超声心动图评估的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 的发展引发了对其在心血管医学中的应用研究的激增。由于需要培训和专业知识，AI 可能产生影响的一个领域是心脏瓣膜疾病的诊断和管理。这是因为 AI 可以应用于患者护理期间临床评估、成像和生化检测产生的大量数据。在心脏瓣膜疾病领域，AI 的重点是患者群体的超声心动图评估和表型分析，以识别高危人群。AI 可以协助图像采集、视图识别以供审查以及瓣膜和心脏结构的分割以供自动分析。使用图像识别算法，可以直接从图像本身检测出主动脉瓣和二尖瓣的疾病状态。超声心动图瓣膜评估期间获得的测量值已与其他临床数据相结合，以识别新的主动脉瓣疾病亚组并描述主动脉瓣疾病进展的新预测因素。未来，AI 可以将超声心动图参数与其他临床数据相结合，对心脏瓣膜疾病患者进行精准医疗管理。