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转学学生的课程和学分在另一所经认可的学校获得的学生的课程和学分未反映在Riviera预备学校成绩单上。为了大学申请目的，必须向Riviera成绩单提交派遣学校的成绩单。成绩单上的累积级平均值反映了Riviera预备学校所学的课程。对于第一个季度结束后转学的学生，课程的最终成绩计算反映了上一季度的第一季度和后来的里维埃拉（Riviera）。第一学期结束后转学的学生将在上一学期获得前学期成绩单的半学分，并在里维埃拉（Riviera）的成绩单上获得了第二学期的半学分。上一所学校的半学分累积GPA将不会被纳入里维埃拉的成绩单中。第三季度结束后转学的学生将在上一学期的第一学期获得一半学分。第二学期学分的计算将反映出上一所学校的第三季度以及随后的第四季度和Riviera的考试成绩。
新型风险预测模型，以确定心律不齐右心肌病中的不良心力衰竭结果
方法和结果：来自中国北京福威医院的290例心律失常右心心肌病患者的纵向和观察人群，并研究了来自瑞士苏黎世大学心脏中心的99名患者，并进行了随访数据。研究的主要终点是归因于HF的心脏移植或死亡。该模型是通过COX回归分析来预测风险的，并经过内部验证的。在4.92±3。03年的随访期间，有48名患者达到了主要终点。风险预测模型的决定因素是室心室射体分数，血清肌酐水平，中度严重的三尖瓣反流和心房颤动。可植入的心脏扭曲器 - 除颤器并未减少不良HF结果的发生。
使用人工智能检测模型测量乳房动脉钙化及其与主要不良心血管事件的关联
从标准乳腺X线摄影图像获得的乳腺动脉钙化（BAC）通常在评估范围内，以分层女性重大不良心血管事件的风险。使用人工智能（AI）技术测量BAC，我们旨在确定BAC和冠状动脉钙化（CAC）严重程度与重大不良心脏事件（MACE）之间的关系。这项回顾性研究包括在乳房X线摄影后一年内进行胸部计算机断层扫描（CT）的女性。t检验评估了感兴趣的MACE与变量之间的关联（BAC与MACE，CAC与MACE）。风险差异以捕获观察到的风险和参考组的差异。卡方检验和/或Fisher的精确测试，以评估使用MACE的年龄和ASCVD风险，并通过动脉粥样硬化心血管疾病（ASCVD）的风险评估BAC和CAC协同。进行了逻辑回归模型，以衡量解释变量（BAC和CAC）与结果变量（MACE）之间的几率比。在分析中包括的99名患者中，有49例患者（49.49％）为阳性，37例患者（37.37％）CAC阳性，26例患者（26.26％）患有MACE。BAC得分的一个单位增加导致中度至高ASCVD风险> 7.5％（p = 0.01）和2％增加MACE的几率增加了6％（p = 0.005）。BAC阳性患者中等高度ASCVD风险评分的几率高（OR = 4.27，95％CI 1.58–11.56）比CAC阳性患者（OR = 4.05，95％CI 1.36–12.06）。在这项研究人群中，BAC的存在与MACE有关，可用于证实ASCVD风险。我们的结果提供了证据，以支持除了广泛的护理乳房X线照片外，还可以利用AI生成的BAC测量。
o r i g i n a l r e s a r c h构建和基于机器学习的风险预测模型的主要不良心血管事件的比较
背景：围绝经期是具有卵巢衰竭迹象的女性生理变化的时期，包括绝经期和更年期后的1年。卵巢功能在上绝经妇女中下降，雌激素水平降低会导致各种器官功能的变化，这可能导致心血管疾病。重大的不良心血管事件（MACE）是临床事件的组合，包括心力衰竭，心肌梗塞和其他心血管疾病。因此，本研究探讨了影响围绝经内膜妇女中MACE发生的因素，并使用三种算法为MACE风险因素建立了预测模型，从而比较了其预测性能。患者和方法：总共411名被诊断为Binzhou医科大学医院诊断为MACE的绝经妇女被随机分为训练集和7：3之后的测试组。根据每个变量10个事件的原理，训练集样本量就足够了。在训练集中，随机森林（RF）算法，反向传播神经网络（BPNN）和逻辑回归（LR）用于构建半绝经期妇女的MACE风险预测模型，并使用了测试集来验证该模型。根据主题操作特征曲线（AUC）下的准确性，灵敏度，特异性和面积（AUC）评估了模型的预测性能。结果：总共包括26个候选变量。RF模型，BPNN模型和逻辑回归模型下ROC曲线下的面积为0.948、0.921和0.866。对逻辑回归和预测MACE风险的ROC曲线AUC的比较显示出统计学上的显着差异（z = 2.278，p = 0.023）。结论：RF模型在预测围绝经内苏联妇女的狼牙棒风险方面表现出良好的表现，该妇女提供了早期识别高危患者和有针对性干预策略的发展的参考。关键字：主要的不良心血管事件，机器学习，围绝经期，风险因素
将本文引用为：Vaduganathan，M。等。心力衰竭和2型糖尿病的慢性肾脏疾病中的肾上腺素：良心合并分析
这是接受出版的同行评审纸的PDF文件。尽管未经编辑，但内容已受到初步格式。自然医学正在为我们的作者和读者提供这本书的早期版本。文本和数字将在本文以最终形式发表之前进行复制和证明审查。请注意，在生产过程中可能会发现可能影响内容的错误，并且所有法律免责声明都适用。
原始研究泛 - 免疫炎性价值优于其他炎症指标，可以预测住院主要不良心血管均匀
背景：对动脉粥样硬化的炎症反应是导致冠状动脉疾病的过程。泛免疫 - 炎症值（PIV）已成为炎症的新型生物标志物。然而，关于PIV对主要不良心血管事件（MACE）或冠状动脉狭窄程度的预测能力的研究很少。我们旨在探索经皮冠状动脉干预（PCI）后St段升高心肌梗塞（STEMI）患者PIV对MACE和冠状动脉狭窄程度的预测能力。方法：这项研究包括542例被诊断为STEMI的患者，并在2016年至2023年间接受了PCI，并测量了PIV和其他炎症标记。使用单变量和多元逻辑回归分析，评估了PCI后MACE和住院期间严重冠状动脉狭窄的风险变量，以创建接收器工作特性（ROC）曲线，并确定炎症标记的最佳阈值。Spearman相关分析用于评估PIV和其他炎症标记与Gensini评分（GS）的相关性。结果：与全身性炎症指数（SII），血小板与淋巴细胞比（PLR）和中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）相比，PIV在PCI在PCI后在PCI术后患者的冠状动脉症患者的发生程度可能具有更大的预测价值。PIV和GS之间的相关性很强。结论：PIV在预测STEMI患者PCI后预测病情预后和严重的冠状动脉狭窄方面优于SII，PLR和NLR。
ST2 生物标志物在新型冠状病毒感染患者不良心血管事件发展中的预后作用
该研究的目的是确定现有和新型心血管生物标志物（生长刺激表达基因 2 (ST2)）对评估长期随访中新型冠状病毒感染 (COVID-19) 患者发生不良心血管事件 (ACVE) 风险的预后意义。方法。一项非随机、前瞻性对照研究纳入了 112 名确诊为 COVID-19 的住院患者。除了标准实验室测试外，还在入院当天测定了心血管生物标志物（乳酸脱氢酶 (LDH)、高敏肌钙蛋白 I (hsTrI)、高敏肌钙蛋白 T (hsTrT)、肌酸磷酸激酶 (CPK)、肌酸磷酸激酶 MB 分数 (CPK-MB)、ST2）的水平。对患者进行了 366 [365; 380] 天的随访。结果。在随访期间，14 名 (12.5%) 患者出现 ACVE，其中 4 名 (3.6%) 患者死于心脏问题。
SGLT2抑制剂和糖尿病患者高风险的动脉粥样硬化患者的主要不良心血管事件
披露教师关系：S.M.P得到了国家心脏，肺和血液研究所（T32HL007604）的T32博士后培训补助金的支持。S.M.P，Y.K。 K. I. M.S.S. 和S.D.W. 是Timi研究小组的成员，该小组已通过Brigham和妇女医院从雅培，Amgen，Anthos Therapeutics，Arca Biopharma，Inc。，Astrazeneca，Astrazeneca，Bayer Healthcare Pharmaceuticals，Inc.，Inc.，Inc.，Daiichi-Sankyo，Daiichi-Sankyo，eisai，Intarcia，Intarcia，Incia and Inf. and and and and and. Inc. Medimmune，Merck，Novartis，Pfizer，Quark Pharmaceuticals，Regeneron Pharmaceuticals，Inc。，Roche，Siemens Healthcare Diagnostics，Inc。，Softcell Medical Limited，Softcell Medical Limited，Zora Biosciences。S.M.P，Y.K。K. I. M.S.S. 和S.D.W. 是Timi研究小组的成员，该小组已通过Brigham和妇女医院从雅培，Amgen，Anthos Therapeutics，Arca Biopharma，Inc。，Astrazeneca，Astrazeneca，Bayer Healthcare Pharmaceuticals，Inc.，Inc.，Inc.，Daiichi-Sankyo，Daiichi-Sankyo，eisai，Intarcia，Intarcia，Incia and Inf. and and and and and. Inc. Medimmune，Merck，Novartis，Pfizer，Quark Pharmaceuticals，Regeneron Pharmaceuticals，Inc。，Roche，Siemens Healthcare Diagnostics，Inc。，Softcell Medical Limited，Softcell Medical Limited，Zora Biosciences。K. I. M.S.S.和S.D.W.是Timi研究小组的成员，该小组已通过Brigham和妇女医院从雅培，Amgen，Anthos Therapeutics，Arca Biopharma，Inc。，Astrazeneca，Astrazeneca，Bayer Healthcare Pharmaceuticals，Inc.，Inc.，Inc.，Daiichi-Sankyo，Daiichi-Sankyo，eisai，Intarcia，Intarcia，Incia and Inf. and and and and and. Inc. Medimmune，Merck，Novartis，Pfizer，Quark Pharmaceuticals，Regeneron Pharmaceuticals，Inc。，Roche，Siemens Healthcare Diagnostics，Inc。，Softcell Medical Limited，Softcell Medical Limited，Zora Biosciences。
使用具有系统的网格搜索的人工神经网络对急诊科的重大不良心脏事件进行预测
摘要背景我们的研究目的是使用系统性的网格搜索对急诊科分类的患者的重大不良心脏事件（MACE）的早期预测，设计和评估人工神经网络（ANN）模型。方法这是一项使用电子健康记录从2017年1月到1220年的单中心横断面研究。研究人群由成年人组成，来到我们在阿加汗大学医院的急诊科分类。住院期间的狼牙棒是主要结果。使用分诊数据增强ANN的体系结构，我们使用了系统的网格搜索策略。使用了四个隐藏的ANN层，然后使用外层。遵循每个隐藏层是返回归一化和辍学层。mace：ANN，随机森林（RF）和逻辑回归（LR）。检查了这些模型的总体准确性，灵敏度，特异性，精度和回忆。使用接收器操作特征曲线（ROC）和具有95％置信区间的F1分数评估每个模型。结果在研究期间总共记录了97,333次急诊就诊，其中33％的患有心血管症状的患者。平均年龄为54.08（19.18）岁。在23,052例（23.7％）的患者中观察到了狼牙棒，在10,888例（11.2％）患者中，住院（长达30天）的死亡率和5483例（5.6％）患者的心脏骤停。用于培训和验证的数据分别为80:20的比例为77,866和19,467。ANN的MACE的AUC分数为0.97，大于RF（0.96）和LR（0.96）。同样，使用ANN的MACE的Precision-Recall曲线更大（RF为0.94 vs. 0.93，LR为0.93）。使用ANN，RF和LR分类器对MACE预测的敏感性分别为99.3％，99.4％和99.2％，特异性分别为94.5％，94.2％和94.2％。结论何时使用分类数据来预测MACE，死亡和心脏骤停时，具有全身网格搜索的ANN可以提供精确而有效的结果，并将受益于预测具有有限资源的急诊室中必须处理大量患者的MACE。关键词人工智能，急诊医学，心脏骤停，主要不良心血管事件，验证研究
患者级可解释的机器学习，以预测SPECT MPI和CCTA成像的主要不良心血管事件
近年来，在摄影成像中使用机器学习（ML）技术的使用激增。作为评估潜在冠状动脉疾病（CAD）患者的成像方式的数量，并且该技术继续改善，在做出临床判断时，可以考虑大量数据。但是，大量变量和越来越多的成像数据可以使准确评估患者的挑战。人工智能（AI）和ML可以通过基于广泛的临床和成像变量的有用提示来帮助这一过程[1]。的确，ML算法已被证明是患者风险分层和诊断评估中的宝贵工具[2，3]。冠状动脉层析成像血管造影（CCTA）是一种用于评估CAD冠状动脉动脉的非侵入性诊断程序。它具有高的负预测值，允许负CCTA结果有效排除显着的CAD [4，5]。另一个重要的非侵入性诊断测试是单光子发射计算机断层扫描（SPECT），它主要评估冠状动脉狭窄和指南管理的功能意义。使用CCTA和SPECT添加了疑问涉嫌CAD的患者对牙菌斑和灌注负担的评估[6-8]。普遍的临床预测方法通常涉及专家选择潜在的相关变量，然后进行回归/分类分析。Automl旨在减轻开发出良好表现ML管道所需的计算成本和人类专业知识[9，10]。ML的最新进展使这种经典的方法限制性（仅使用一种模型类型），效率低下（需要用于超参数的手动调整）并可能有偏见（预测指标前定位）。尽管医疗保健中基于ML的预测模型的进步，但采用这些模型的一个主要障碍是，其中许多被认为是“黑匣子”，这是指缺乏可解释性[11]。呼吁对这些模型的运作方式进行更多研究[12-15]。无法解释预测模型可以侵蚀对它们的信任，尤其是在决策可能会带来严重后果的心血管医学中。在医学中，黑匣子模型将发挥重要作用，在许多情况下，与我们缺乏完全生物学或临床理解的其他领域没有太大的不同[16]。但是，就像了解疾病和疗法背后的机械主义是有益的一样，对ML模型如何得出的结论有了更大的了解[17]也是有帮助的。对可解释的ML的研究激增，以解决这个问题[18]。已经开发了探索AI预测背后推理的各种方法[19，20]。一种有效的方法是建立一个次要，更透明的模型，例如决策树或随机森林，输入