冠状动脉疾病 (CAD) 是全世界发病和死亡的主要原因。CAD 患者的治疗目标是缓解缺血症状、延缓或防止冠状动脉粥样硬化的进展,并降低死亡、心力衰竭或心肌梗死 (MI) 的风险。当 CAD 发展到药物治疗无法达到治疗目标的程度时,心肌血运重建成为改善患者预后的关键下一步。通过冠状动脉搭桥术 (CABG) 进行外科血运重建是改善复杂 CAD 患者发病率和死亡率的重要策略。自 1960 年代引入 CABG 以来,随着患者选择、手术技术和围手术期护理的进步,手术发病率和死亡率不断改善。
图3。CMR对可疑冠状动脉疾病患者的有用性。根据国际准则,患有慢性冠状动脉综合征(CC)的患者患有缺血性疾病的患者不需要进一步研究。但是,出现CCS和中间(INT)患有CAD的患者可能会接受功能测试。最后,患有CAD或出现ACS患者的患者应直接进行侵入性冠状动脉造影。cmr,特别是带有定量灌注的CMR,可以覆盖所有这些患者。ACS:急性冠状动脉综合征,CAD:冠状动脉疾病,CMD:冠状动脉微血管疾病,Minoca:非刺激性冠状动脉动脉的心肌梗塞,WMA:壁运动异常。
基于综述中包括的系统评价,与在接受过先前治疗的EGFR缺血的NSCLC患者中,与化学疗法相比,ICI单一疗法不太可能显着提高总体生存和无进展生存率。基于缺乏证据,这些药物在接受先前治疗并且对ROS1,RET和ALK呈阳性的NSCLC患者中的功效仍然不确定。确定ICI在可起作的突变患者中的安全性是一项挑战,因为在考虑的研究中未检查这些患者的安全性。尽管存在这种不确定性,但没有理由相信安全性在这种患者的亚群中会有什么不同。
摘要:本文探讨了人工智能对医疗保健的影响。例如,我们如何在超声心动图中使用人工智能,以及它给我们的生活带来的机遇和影响或困难。它提供了多种机会来增强患者监测、推进医学研究、多种先进治疗、诊断辅助。特别是这篇文章介绍了人工智能如何用于超声心动图,通过自动测量、应变分析、疾病检测、缺血检测来分析其图像。人工智能还面临着数据隐私和安全等重大挑战。因此,需要确保人工智能在医疗保健中的应用能够安全可靠地进行。本文的结论是,人工智能将极大地帮助医疗保健,提高准确性和效率。
STEMI 可导致不同的并发症,例如传导阻滞、心室功能障碍、心源性休克、机械并发症和室性心律失常。2 然而,出现这些并发症的 STEMI 患者的预后非常差。心脏传导阻滞是急性心肌梗死 (MI) 后可能出现的电紊乱。传导延迟或中断可能是由于生理变化而发生的;缺血导致窦房结 (SA) 和房室交界处 (AV) 周围组织发生暂时或永久性结构变化、副交感神经紧张增加通常与下壁心肌梗死有关、细胞外钾增加减慢心脏冲动传导,以及局部释放和形成减慢通过 AV 结的冲动传导。3
第2阶段的结果验证了XC001的变革性疾病改变潜力,以减少缺血并改善没有治疗选择的心脏病患者的生活质量。结果表明,可以安全地给予XC001的治疗,并实现持久的临床改进,包括:运动持续时间增加,缺血性负担减轻,通过正电子发射断层扫描(PET)成像以及angina频率的降低。值得注意的是,试验中有93%的患者以胸漆严重的速度进行了试验,以至于每日活动明显限制,治疗后六个月,有43%的患者没有普通活动的胸痛。XC001的VEGF基因治疗在患者群体中的耐受性良好,并且与XC001给药相关的药物或意外严重的严重不良事件没有严重的不良事件。
引言血管生成是微血管内皮细胞(MVEC)的独特功能,涉及生长因子,膜受体和信号传导分子之间高度精心策划的相互作用(1,2)。虽然生理刺激,例如缺氧,但可能会产生血管生成,而糖尿病等病理状况可能会引起内皮病,这表明是一氧化氮(NO)生物利用度受损和干扰血管生成(3)。这种受损的EC功能是一种至关重要的机制,其基础是各种与降低性相关的心血管疾病,包括外周动脉疾病(PAD)。在多种垫子的危险因素中,直径是最突出的,因为它与PAD的风险增加及其最严重的形式,临界肢体缺血(CLI)(4)有关。尽管有强烈的临床意义,但分子基础 -
从无症状的亚临床动脉粥样硬化到严重的并发症,例如心绞痛,急性心肌梗塞和猝死。4在CAD中,冠状血管的狭窄或阻塞主要是由动脉粥样硬化斑块形成在血管壁的内膜内形成,导致血流异常,从而减少了氧气向心肌递送。5-7冠状动脉血管的这种阻塞导致心肌缺血和随后的心肌功能受损。以其严重的形式,缺血可以进一步导致心脏梗塞,冗长的住院,慢性心力衰竭和猝死。1,8心脏病学家通常会将患者介绍出诊断CAD的非侵入性成像方式,并确定血运重建程序的选择,预后评估和评估急性冠状动脉综合征。9