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World File Search System窦性
可穿戴的数字健康技术用于监测心血管医学
一名62岁的妇女长期向急诊室呈现了急诊室的心力衰竭，并新鉴定出心房颤动，并具有快速的心室反应。她被接纳接受进一步的评估和治疗，发现左心室射血分数为30％，被认为是从不受控制的心房颤动中介导的心动过速。在心脏抗凝，抗血清药物疗法以及针对心力衰竭指导的指导医疗治疗后，她参加了一项远程患者监测计划。出院五天后，她通过邮件收到了一个工具包，该工具包由血压袖口，秤，脉搏血氧仪和一个蜂窝枢纽，该袖口将数据传输到远程护理团队。上述临床表现是一种熟悉的情况：患者长期存在高血压，有房颤的风险，这会影响60岁以上的25名成年人中有1人，十分之一的成年人超过80岁。1房颤可能会长时间未被发现，并且只有在症状出现时，例如在长时间心动过速的情况下才会显而易见，导致肺静脉充血和弹性分数下降或血栓栓塞性中风。2即使在实施了速率控制或节奏控制策略之后，反复发生的房颤和心力衰竭恶化的持续风险可能会影响生活质量和生存。正在进行的监测与口服抗凝作用相结合以防止中风和维持窦性节奏，在疾病进展，住院和生存方面显示出好处。3-5
研究心房颤动中胸部压力直接心脏反应的疗效：一种随机对照试验方案（压力AF）
抽象简介房颤（AF）是全球最常见的心律不齐。直接的心脏versionion通常用于恢复AF患者的鼻窦节律。胸部压力可以通过减少经胸阻抗和增加心脏能量递送来改善心脏version的成功。我们旨在通过直接电流心动过速评估常规胸压的功效和安全性。方法和分析多中心，双盲（患者和结果评估），位于澳大利亚新南威尔士州的随机临床试验。患者将被随机分配1：1以控制和介入臂。对照组将在最后一次冲击中获得150 J，200 J，360 J和360 J的四个顺序双相冲击，直到心脏抗化成功。干预组将从第一次除颤后的胸部压力中获得相同的冲击。垫子将放置在前后位置。心脏version的成功将定义为冲击后1分钟后的窦性节奏。主要结果将是提供总能量。次要结果将取得第一次冲击，以实现心脏versio vastio cassioversion ECG时的心脏抗化，经胸阻抗和鼻窦节律。伦理和传播伦理批准已通过研究伦理治理信息系统在所有参与站点得到证实。该试验已在澳大利亚新西兰临床试验登记册（ACTRN12620001028998）上进行了注册。将提供良好的分析建议的知名研究人员，可以使用识别患者级别的数据。识别患者级别的数据。
时间标志性的时间和心脏重新同步疗法的指示：多中心回顾性注册中心的结果
摘要：背景：心脏重新同步疗法（CRT）已演变为已建立的慢性心力衰竭患者且QRS复合物广泛的疗法。随着时间的推移，长期结局的数据是稀缺的，植入的标准仍然是研究的主题。方法：国际，多中心，回顾性注册中心包括2275例在2000年11月30日至2019年12月31日之间接受CRT的患者，平均随访为3.6±2.7岁。根据具有里程碑意义的试验和准则定义了四个时间段。组合的终点是全因死亡率，心脏移植或左心室辅助装置植入的综合。结果：复合终点发生在656例患者中（29.2％）。平均年植入率从第一个时期的31.5±17.4/年增加到上一时期的107.4±62.4/年两倍。在调整后的COX回归分析中，复合端点的危险比在时间段之间在统计学上没有差异。与左束分支块（LBBB）相比，非LBBB的传导模式（窦性节奏：HR 1.51，95％CI 1.12-2.03;心房纤维化：HR 2.08，95％CI 1.30-3.33）和QRS QRS 1.65％1.65％（HR 1.64）（HR 1.64）（HR 1.64）（hr）1.64（hr）（HR）1.64（hr）。与较高的危险比有关。结论：尽管进行了创新，但经过调整的回归分析显示，随着时间的流逝，总体生存稳定，至少可以通过患者特征的变化来部分解释。
covid-19疫苗同意书
B.客户的健康历史1。您是否患有发烧或其他症状，可能是由于Covid-19引起的？□ Yes □ No If yes, describe ____________________________________________________________________________________________ 2.您是否有任何已知或怀疑的过敏（例如：食物，药物，环境）？□是□否如果是，请描述______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 3。您是否对聚乙烯乙二醇（PEG），Polysorbate 80或Tromephamine有过敏或怀疑过敏？□是□否4。任何疫苗后您是否曾经有过严重的反应或状况？□ Yes □ No If yes, describe ____________________________________________________________________________________________ 5 Do you have any medical conditions that require regular visits to a doctor?□是□否，如果是，请与免疫人员进行讨论___________________________________________________________________________________________________________________ 6。您在过去14天内收到了疫苗吗？□是□否7。您是否服用任何影响血液凝结的药物？□是□否如果是，请列出_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________一些。是否您是否怀孕，打算怀孕或母乳喂养？□是□否9。是由于疾病（例如白血病）或治疗而抑制的免疫系统（例如，大剂量类固醇）？ □是□否10。 您是否患有自身免疫性疾病（例如类风湿关节炎，多发性硬化症）？ □是□否11。大剂量类固醇）？□是□否10。您是否患有自身免疫性疾病（例如类风湿关节炎，多发性硬化症）？□是□否11。您是否有大脑中静脉窦性血栓形成的史或肝素诱导的血小板减少症的史？□是□否12。您是否收到了任何剂量的Covid-19疫苗？□是□否，如果是，多少？__________________ 13。您是否患有确认的Covid-19感染？□是□否，如果是，______________________ 14。您是否接受过单克隆抗体治疗（例如Sotrovimab，Casirivimab，imdevimab）
1使用深神经网络对ECG信号进行分类
心电图（ECG）是心脏病领域的必不可少的工具，因为它可以测量心脏的电活动。它涉及将电极放在患者的皮肤上，从而促进心律的测量和分析。这种非侵入性和无痛测试提供了有关心脏功能的基本信息，并有助于诊断各种心脏病。使用深度学习技术对心电图信号进行分类，近年来引起了极大的兴趣。通过深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，心电图分类任务表现出了令人鼓舞的结果。在本研究中提出了Googlenet，Alexnet和Resnet Deep-CNN模型作为可靠的方法，用于使用ECG数据准确诊断和分类心脏病。这些模型的主要目标是预测和分类普遍的心脏病，包括心律不齐（ARR），充血性心力衰竭（CHF）和正常的窦性节奏（NSR）。为了实现此分类，通过连续小波变换获得的2D缩放图图像被用作模型的输入。该研究的发现表明，在准确预测和分类与这些心脏条件相关的ECG信号方面，Googlenet，Alexnet和Resnet模型的精度为96％，95,33％和92,66％。总体而言，在ECG分析中，深度学习技术（例如Googlenet，Alexnet和Resnet模型）的整合具有提高诊断和分类心脏疾病的准确性和效率的希望，有可能导致改善患者护理和成果。
心房利钠肽作为心房颤动、心力衰竭和心房淀粉样变性之间的桥梁
摘要：心房利钠肽主要由心房合成，排出后主要有两个作用：扩张血管和增加肾脏对钠和水的排泄。近几十年来，人们对心房利钠肽在心脏系统中的作用有了很大的了解。本综述重点介绍了几项研究，这些研究证明了分析心脏内分泌和机械功能之间调节的重要性，并强调了心房利钠肽作为心房的主要激素对心房颤动 (AF) 和相关疾病的影响。本综述首先讨论了有关心房利钠肽诊断和治疗应用的现有数据，然后解释了心房利钠肽对心力衰竭 (HF) 和心房颤动 (AF) 以及反之亦然的影响，其中跟踪心房利钠肽水平可以了解这些疾病的病理生理机制。其次，本综述重点介绍了心房利钠肽的常规治疗，例如心脏复律和导管消融，以及它们对心脏内分泌和机械功能的影响。最后，本文提出了关于心脏复律后心脏机械和内分泌功能恢复延迟的观点，这可能导致急性心力衰竭的发生，以及通过大面积消融或手术恢复窦性心律对失去 ANP 产生部位的潜在影响。总体而言，ANP 通过影响血管舒张和排钠作用在心力衰竭中起关键作用，导致肾素-血管紧张素-醛固酮系统活性降低，但了解 ANP 在 HF 和 AF 中的密切作用对于改善其诊断和个性化患者治疗至关重要。
引用发布版本（APA）：Gue，Y.，Correa，E.，Thompson，J.L。P.，Homma，S.，Qian，M。，＆Lip，G。Y. H.（2023）。机器学习预测
背景：由于共有的病理生理机制，心房纯正和心力衰竭通常是共存的。迅速识别出患有发展心房效果风险的心力衰竭的患者，将使临床医生有机会实施适当的监测策略和及时治疗，从而降低了心房质量对患者健康的影响。方法：将四种与逻辑回归和聚类分析结合使用的机器学习模型在事后将华法林和阿司匹林的患者级数据应用于心力衰竭和窦性心律（WARCEF）试验的患者，以识别患有心力衰竭患者心房智能的因素。结果：逻辑回归表明，与报告其他婚姻状况的白人患者相比，白人离婚的患者的房间意识风险高1.75倍。相比之下，类似的分析表明，独自生活的非白人患者的风险比不单独生活的患者高2.58倍。机器学习分析还确定了“婚姻状况”和“单独生活”为房屋效果的相关预测指标。除了以前公认的因素外，机器学习算法和聚类分析鉴定了2个不同的群集，即白色和非白人种族。这应该提醒社会因素对健康的影响。结论：机器学习的使用可用于识别新型心脏风险因素。2023作者。由Elsevier Inc.出版我们的分析表明，“社会因素”（例如独自生活）可能会不成比例地增加心力衰竭的不足代表性的非白人患者群体中心房效果的风险，强调需要进行更多的研究，重点是多种疗法群体的层次化，以便更好地揭示出差异化的杂物性。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
关于灌木斑疹心脏表现的全面审查
Scrub Typhus是由东方Tsutsugamushi造成的人畜共患病，由Chiggers传播，主要影响亚太地区。磨砂鼠伤寒的并发症涉及多个系统，包括心血管炎，心律失常，心律失常，心肌炎），呼吸道（急性呼吸遇险综合征），肝炎（肝炎）和肾脏（肾脏症）。在这篇综述中，我们全面地关注造成磨砂间造成的心脏表现。擦洗伤寒诱发的心包炎应怀疑居住在发烧，血小板减少症和心包积液的流行地区的患者中。如果未被发现，它经常导致心脏肿大，心包积液和充血性心力衰竭。心脏衰变通常发生在心肌炎症后，特别是在患有心脏疾病的患者中。擦洗伤寒心肌炎是一种相对罕见的，但心脏并发症严重，高死亡率高达24.0％。心律不齐是由于室内隔膜，冠状动脉或心脏瓣膜的参与而引起的，导致可变的cogiffindings，包括窦性心律失常，T波变化和QTC间隔延长。由于磨砂鼠伤寒而引起的房屋纯正与3个月死亡率增加1.3倍。这些心脏并发症主要使用心电图（ECG）和超声心动图评估。血清学是O. tsutsugamushi的主要诊断工具。虽然灌木丛斑疹伤寒检测IFA测试具有100％的敏感性，但Weil Felix测试是特定的且具有成本效益的。与嵌套的PCR和ELISA对于早期检测有效，但仅限于资源丰富的设置。诊断困难是由非专业症状和当前测试局限性引起的。使用细胞外囊泡，纳米颗粒和亚基疫苗的疫苗发育显示出希望。
ECG247智能心脏传感器用户指南
使用ECG247的指示智能心脏传感器用于心理持续心律记录（ECG）用于心律障碍（心律不齐）的诊断。ECG247智能心脏传感器可用于自我测试和/或与医疗保健人员合作。ECG247智能心脏传感器既可以用于筛查心律障碍和调查症状。ECG247智能心脏传感器是用于检测以下心律障碍的医学诊断工具：心房颤动/颤动，心室心动过速，上心动过速心动过速，心动过缓，胸肌和停顿。心律障碍是与正常心律（窦性节奏）的所有偏差的常见术语。心律障碍会引起快速，缓慢或不规则的心律，并会引起不规则心跳，心pit，头晕或晕厥等症状。心脏信号对每个人都有不同的字符。ecg247不能保证ECG247智能心脏传感器会在每个人中检测所有可能的心律障碍，并且不能保证即使测试显示正常的发现，也不会发生心律障碍。自动节奏分析可能会误解心律信号，并且系统可能会错误警告可能的心律障碍。在警告可能的心律障碍的情况下，必须始终由医生评估该检查。ECG247智能心脏传感器不能用于研究心肌梗塞/冠状动脉疾病。始终与医生联系以获取心脏症状。ECG247 Smart Heart Sensor should not be used for: • Real-time heart rhythm monitoring in hospitals • Children <10 kg ECG247 Smart Heart Sensor is not recommended for use in • Pregnant women • People with severe obesity (BMI>40) • People with a pacemaker or implanted defibrillator (ICD) ECG247 Smart Heart Sensor must be kept out of the reach of children.
原创研究通过心率变异性评估房颤发作前的自主神经系统活动
背景：神经调节已被证明可以提高心房颤动 (AF) 消融手术的疗效。然而，尽管它能够影响自主神经系统 (ANS)，但其确切的作用机制仍不清楚。ANS 通过心内神经系统 (ICNS) 的活动可以从心率变异性 (HRV) 推断出来。因此，本研究旨在通过分析大量新患者中 HRV 的演变来调查 AF 发作前 ICNS 变化的意义。方法：我们从 95,871 个 Holter 记录数据库中选择并注释了 AF 和心房扑动的记录。每条记录都包括窦性心律和一次或多次 AF 发作。我们计算了估计副交感神经活动的参数（连续 RR 间隔差异的均方根 (RMSSD) 和相差超过 50 毫秒的连续 RR 间隔的百分比 (pNN50)）以及 AF 发作前几分钟的 HRV 频率参数。为了能够逐分钟评估参数变化，我们从房颤发作前 35 分钟开始，计算了 5 分钟滑动窗口内的参数值。结果：整个患者组的平均年龄为 71.1 ± 11.3 岁（范围 35–99），570 名患者的 623 条记录中发作总次数为 1319 次，平均每次记录发作 2.1 ± 2.2 次（范围 1–17），每位患者发作 2.3 ± 2.6 次（范围 1–21）。房性早搏 (PAC) 的比例从房颤发作前 35 分钟的 4.8 ± 0.3% 增加到房颤发作前 5 分钟的 8.3 ± 0.4%。我们测量了 AF 发作前 35 分钟至 5 分钟之间极低频 (VLF)、低频 (LF)、高频 (HF)、RMSSD 和 pNN50 的统计显著增加。结论：我们的数据表明，在大多数 AF 事件发生之前，迷走神经活动会显著增加。在确定最佳神经调节策略时，可以考虑 HRV 参数的动态变化。