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香气对健康大学生解决问题活动期间脑电图波和血压的影响：跨部门
结果：该研究包括55名大学生（38名男性，17名女性），平均年龄为19.46±1.004岁。脑电图的变化，包括α波（n = 55），解决问题活动期间的β波（n = 55）和暴露于薰衣草香气期间的theta波（n = 55）。使用Fischer的OXACT检验分析了EEG的变化，结果具有统计学意义（P值<0.001）。在香水暴露期间收缩压（SBP）的平均值±标准偏差（SD）（110±11.82 mmHg）与解决难题（123.44±15.97 mmHg）的平均值（p value = 0.048*）明显降低（123.44±15.97 mmHg）。在香水暴露期间（74.44±11.27 mmHg）与解决难题（74.40±12.92 mmHg）的平均舒张压（DBP）的平均值（DBP）略高，但并不统计学意义（p-value = 0.516）。
英国生物库中 30,000 多名参与者的血压功能连接组特征
基于英国生物银行的全脑功能连接，我们建立了一个机器学习模型，通过重复交叉验证框架识别个体过去（扫描前约 8.9 年，N = 35 882）、现在（N = 31 367）和未来（随访约 2.4 年，N = 3 138）血压水平的神经表征。我们研究了多个潜在协变量的影响，并评估了这些模型在不同情况下的普遍性。在控制多个混杂因素的同时，预测模型在预测和实际收缩压/舒张压和脉压之间实现了显著的相关性。对未服用抗高血压药物的参与者的预测比对目前服用药物的患者更准确。此外，这些模型在种族、影像中心、药物治疗状态、参与者就诊、性别、年龄和体重指数等不同环境下表现出强大的普遍性。已识别的连接模式主要涉及小脑、前额叶、前岛叶、前扣带皮层、上缘回和楔前叶，这些区域是中枢自主神经网络的关键区域，参与认知处理，且易受阿尔茨海默病的神经退化影响。结果还显示，默认模式和额顶叶网络在预测未来血压水平和接受药物治疗的参与者中参与度更高。
omron电池供应的血压监视器信息EN 60601-1-2的随附文档：2015+A1：2021
有关电磁兼容性（EMC）的重要信息，由Omron Healthcare Co.，Ltd。制造的血压监测器符合EN 60601-1-2：2015+A1：2021电磁兼容性（EMC）标准。然而，需要观察到特殊的预防措施：•使用Omron指定或提供的配件和电缆的使用可能会导致监测器的电磁发射或降低电磁免疫，并导致不当操作。•在测量过程中，应避免使用与其他设备相邻或堆叠的监视器，因为它可能导致操作不当。如果有必要使用，则应观察监视器和其他设备以验证它们正常运行。•在测量过程中，便携式RF通信设备（包括外围设备，例如天线电缆和外部天线）应与显示器的任何部分（包括Omron指定的电缆）不超过30 cm。否则，可能会导致监视器性能的退化。
糖尿病中的三重肠降血糖素激动剂：vistrutide改善脂质谱并降低血压
引言糖尿病的成年人全球患病率为9.3％，2019年导致了6630万例疾病调整后的终身损失（DALY），自1990年以来，由年龄调整后的Daly增长约为27.6％。1,2多种疗法选择可在糖尿病的管理中获得。尽管如此，基于肠降血糖素的疗法最初通过胰高血糖素样肽（GLP）-1激动剂和二肽基肽酶（DPP）-IV抑制剂来治疗高血糖的临床意义。除了单一GLP1RA疗法以外，诸如Tirzepatide之类的双重疗法，具有对GLP-1的激动活性和葡萄糖依赖性胰岛素多肽（GIP）受体，已在2022年获得了2022年美国食品和药物管理的批准。3除了在改善HBA1C，禁食等离子体葡萄糖水平和体重外，还研究了基于肠血凝素的疗法以进行脂蛋白脂质变化和血压改善。胰高血糖素肽1
血压与心房颤动风险之间的关系：合并和性别分层的孟德尔随机研究
房颤（AF）是最常见的持续性心脏烦恼，影响了全世界数百万的人，并且由于其与中风，心力衰竭和死亡率的增加相关，因此造成了巨大的公开负担[1，2]。观察性研究表明，包括收缩压（SBP），舒张压（DBP）和脉压（PP）在内的血压参数之间存在潜在的关联，以及AF的发展[3，4]。但是，这些观察性关联可能会被各种环境和生活方式因素混淆，从而使建立因果关系具有挑战性。重要的是，越来越多的证据表明，AF的病理生理学和危险因素可能存在性别差异。以前的流行病学研究报告说，男性和女性之间AF的患病率，发生率和结果的不同，女性通常表现出不同的危险因素特征和较差的预后[5-7]。然而，性别之间的血压与AF风险之间的关系是否有所不同，并且这些特定性别相关的因果性质尚未得到很好的确定。为了解决这些知识差距，我们采用了性别分层的两样本孟德尔随机化方法（MR）方法。MR将遗传变体用作工具变量来研究因果关系，同时最大程度地减少混杂和反向因果关系[8]。详细信息，例如人口的招聘标准和遗传数据的质量控制，可以在原始论文中找到[9]。通过分析性别和性别特异性遗传数据，我们的研究旨在确定不同的血压参数（SBP，DBP和PP）与AF风险之间的潜在因果关系，并特别着重于确定这些关联中任何性别特异性模式。The GWAS summary data of blood pressure phenotypes (including sex-pooled SBP, female-specific SBP, male-specific SBP, sex-pooled DBP, female-specific DBP, male-specific DBP, sex-pooled PP, female-specific PP and male-specific PP) were obtained from a recent study based on sex-specific genetic architecture of blood pressure.从NEALE LAB UKBB GWAS第2轮获得了性别pool的AF，特异性AF和男性特异性AF的GWAS摘要数据。可以在网站https://www.nealelab.is/uk-biobank上找到详细信息，例如人口的重新策略和遗传数据的质量控制。
2023年11月，对成年人的血压目标进行了特殊监测（NICE指南NG17，NG136和NG203）
同样，为80岁以上的人和肾脏疾病的人设定BP目标的方法也有所不同（如尿白蛋白与促偶联氨酸的比率[ACR]为70 mg/ mmol或更多）。在NICE的CKD指南中，在老年患者（80岁以上）的情况下，这证明了这一点，其中BP靶标在ACR <70和70+ mg/mmol的ACR范围内有所不同，而对于具有1型糖尿病的老年患者（80岁以上），血压靶标（80岁以上）与同一ACR率相对相同的ACR压力差异（NICE对1型糖尿病的指南没有差异（NICE）。有关详细信息，请参见表1，第3列，行（a），（b），（e）和（f）。
自我测量家庭血压控制良好的高血压患者的隐匿性夜间高血压和靶器官损害
有报道指出，隐匿性高血压（患者的诊室血压正常，但家庭自我测量的血压却高于诊室外血压）与持续性高血压非常相似，是心血管发病的预测因素。此外，夜间血压与心血管疾病密切相关。这可能意味着动态和家庭自我测量的血压监测各自提供独立的信息。我们对 165 名社区居民进行了动态血压监测、家庭自我测量的血压监测、超声心动图和颈动脉超声检查。我们根据动态和家庭自我测量的血压水平将患者细分为：隐匿性夜间高血压组，家庭自我测量的血压水平 < 135/85 mmHg，动态夜间血压水平≥ 120/75 mmHg；正常血压组患者家庭自我测量血压 < 135/85 mmHg，夜间动态血压 < 120/75 mmHg。隐匿性夜间高血压组的心肌内膜中层厚度 (IMT) 和相对壁厚度 (RWT) 均大于正常血压组（IMT：0.76±0.20 vs 0.64±0.14 mm，p < 0.05；RWT：0.50±0.14 vs 0.41±0.10，p < 0.05）。即使是家庭自我测量血压控制良好的高血压患者，夜间动态血压升高也可能促进靶器官损害。我们必须使用家庭自我测量血压监测来排除隐匿性高血压，我们也可能需要使用动态血压监测来排除夜间隐匿性高血压。 （高血压研究 2007；30：143–149）
人工智能在高血压实际管理中的未来可能性
摘要 人工智能在临床研究和医疗保健管理等众多预测和分类任务中的应用越来越普遍。本综述介绍了人工智能在血压管理中的现状和未来可能性，即使用个人健康记录和电子病历等大规模数据准确预测和估计血压的可能性。个人血压会因生活习惯和环境而不断变化。本综述重点关注控制血压变化的两个主题：新型血压测量系统和使用人工智能进行血压分析。对于新型血压测量系统，我们将传统的无袖带方法与使用人工智能进行脉搏波分析以估计血压进行了比较。然后，我们描述了使用机器学习和深度学习预测未来的血压值。此外，我们总结了使用“可解释的人工智能”进行因子分析以解决人工智能的黑箱问题。总的来说，我们表明人工智能有利于高血压管理，并可用于为高血压的实际管理建立临床证据。
基于机器学习的模型，以预测在5年随访中正常血压转化为高血压的转化
这项纵向研究利用了FASA成人队列研究（FACS）的数据。该研究最初包括在伊朗FASA农村地区35-70岁的1018名参与者，并在5年后使用随机抽样进行了3,000名参与者的随访。在机器学习（ML）模型中总共包括160个变量，并使用特征缩放和单热编码进行数据处理。Ten supervised ML algorithms were utilized, namely logistic regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF), Gaussian naive Bayes (GNB), linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbors (KNN), gradient boosting machine (GBM), extreme gradient boosting (XGB), cat boost (CAT), and light Gra-streent Boosting Machine（LGBM）。超参数调整是使用超参数的各种组合来识别最佳模型的。合成少数民族过度抽样技术（SMOTE）用于平衡训练数据，并使用Shapley添加说明（SHAP）进行了特征选择。
高血压 – 诊断与治疗
• 建议使用自动诊室血压测量电子设备，而不是手动诊室血压技术。使用自动诊室血压可减少错误，避免高估血压值（白大褂高血压）、低估血压值（掩盖性高血压），减少阈值规避（调整血压读数以避免需要做出诊断的阈值）和数字偏好（将血压记录四舍五入到最接近的零尾数字）。2,16,17 附录 B：推荐的血压测量方法和技术 - 表 1 中列出了不同方法的优点和局限性。 • 应包括对适当患者（例如老年人）的体位性低血压评估。 • 确保患者在过去 30 分钟内没有摄入咖啡因或吸烟。测量前，让患者保持坐姿，静静休息至少 5 分钟，测量双臂血压。选择读数较高的手臂进行进一步测量。如果使用读数较高的手臂测量的平均 AOBP 超过高血压诊断的阈值，则进行调查和检查以评估靶器官损伤和心血管疾病 (CVD) 风险。如果仍然使用手动办公室技术，请使用读数较高的手臂再测量三次血压，然后丢弃第一次读数并取后两次读数的平均值。• 对于测量值处于临界值或可变值、严重焦虑或白大褂综合症的患者，考虑进行 24 小时动态或家庭血压监测。18