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各种研究报告了不同自身免疫性疾病或感染介导的疾病与静脉血栓栓塞(VTE)的风险增加之间的密切关联。尤其是类风湿关节炎(RA)[1,2],强直性脊柱炎(AS)[3]和银屑病关节炎(PSA)[4] [4]患者与VTE相关。上述研究提出了一个有趣的问题,该问题涉及共享遗传背景的推定作用,与VTE与RA的同时存在AS或PSA有关。在这种情况下,我们通过进行扩展的文献搜索[5-7],最近设法阐明了这个问题。vte是冠状动脉心脏病(CHD)和中风,代表了第三种常见的心血管疾病,是一种多因素血管疾病,代表了影响各个年龄,性别和种族的人的全球健康问题,表现出2个主要子类型,展示了2个主要的静脉息肉(DVT)和肺部和肺部内骨骼(PE)[8] [8] [8] [8]。尤其是,VTE发病机理包括在腿部和手臂的静脉(称为DVT)中形成的凝块,或者栓塞并传播到肺部,称为肺栓塞PE。基于组织学和电子显微镜研究的数据表明,静脉血栓具有更多的纤维蛋白和红细胞,而动脉血栓具有更多的血小板[9]。vte是一种具有明显遗传性易感性的疾病,其遗传力在家庭,双胞胎,兄弟姐妹和半兄弟姐妹的研究中约为50%[10],而如果另一个兄弟姐妹的VTE为2.5倍,则出现兄弟姐妹的风险[11]
抽象背景我们假设,急性缺血性中风(AIS)接受IVT和血管内血栓切除术(ET)治疗的急性缺血性中风(AIS)的流量恢复时持续的IV溶栓(IVT)与改善的预后有关。方法,我们包括IVT和成功再持续化的患者(在ET的ET脑梗塞评分≥2B中的修饰溶栓术(在观察性多中心队列)中,德国中风注册 - 血管内治疗试验。在出院时的程序特征和功能结果和在流动恢复时持续IVT患者之间进行了比较90天。为了确定与功能结果的关联,使用针对潜在基线混杂因变量调整的有序多变量逻辑回归模型来计算调整后的ORS。在1303名经过IVT和ET治疗的患者中成功进行了成功的结果,在流动恢复时,IVT在13.8%(n = 180)中正在进行中。正在进行的IVT与出院时(调整后的1.61; 95%CI 1.13至2.30)和90天(调整后的OR 1.52; 95%CI 1.06至2.18)时的功能结果更好。结论这些结果提供了初步证据,证明了接受ET治疗的AIS患者流量恢复时持续IVT的好处。
波兰b华沙医科大学,波兰B介入心脏病学部,心血管疾病科,心血管疾病科,斯普利特斯分型医院,克罗地亚c士,克罗地亚第二心脏病学系,evangelismos医院,雅典雅典,雅典,希腊d d e ecipeece d Athens and Nortional Internation,Nationerian Internation,Grecodian Internation,Grecorian e aThip e aThiration e Athiration e eys ey efration e eys ey e reforation e eytation e e雅普, I,心脏病学,奥格斯堡大学,奥格斯堡大学,奥格斯堡大学,德国奥格斯堡,f心血管医学系,人类临床和研究中心IRCCS和人类大学,米兰,米兰,意大利米兰,意大利生物医学科学系,人类米兰,米兰医学院,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,伊斯兰医学院。意大利米兰,I米兰,I临床科学系,心血管医学部,丹德里德医院,卡罗林斯卡研究所,斯德哥尔摩,斯德哥尔摩,瑞典J心血管研究部,临床医学司,谢菲尔德临床医学司,谢菲尔德大学,谢菲尔德大学,英国k。波兰克拉科夫的保罗二世医院波兰b华沙医科大学,波兰B介入心脏病学部,心血管疾病科,心血管疾病科,斯普利特斯分型医院,克罗地亚c士,克罗地亚第二心脏病学系,evangelismos医院,雅典雅典,雅典,希腊d d e ecipeece d Athens and Nortional Internation,Nationerian Internation,Grecodian Internation,Grecorian e aThip e aThiration e Athiration e eys ey efration e eys ey e reforation e eytation e e雅普, I,心脏病学,奥格斯堡大学,奥格斯堡大学,奥格斯堡大学,德国奥格斯堡,f心血管医学系,人类临床和研究中心IRCCS和人类大学,米兰,米兰,意大利米兰,意大利生物医学科学系,人类米兰,米兰医学院,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,伊斯兰医学院。意大利米兰,I米兰,I临床科学系,心血管医学部,丹德里德医院,卡罗林斯卡研究所,斯德哥尔摩,斯德哥尔摩,瑞典J心血管研究部,临床医学司,谢菲尔德临床医学司,谢菲尔德大学,谢菲尔德大学,英国k。波兰克拉科夫的保罗二世医院波兰b华沙医科大学,波兰B介入心脏病学部,心血管疾病科,心血管疾病科,斯普利特斯分型医院,克罗地亚c士,克罗地亚第二心脏病学系,evangelismos医院,雅典雅典,雅典,希腊d d e ecipeece d Athens and Nortional Internation,Nationerian Internation,Grecodian Internation,Grecorian e aThip e aThiration e Athiration e eys ey efration e eys ey e reforation e eytation e e雅普, I,心脏病学,奥格斯堡大学,奥格斯堡大学,奥格斯堡大学,德国奥格斯堡,f心血管医学系,人类临床和研究中心IRCCS和人类大学,米兰,米兰,意大利米兰,意大利生物医学科学系,人类米兰,米兰医学院,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,伊斯兰医学院。意大利米兰,I米兰,I临床科学系,心血管医学部,丹德里德医院,卡罗林斯卡研究所,斯德哥尔摩,斯德哥尔摩,瑞典J心血管研究部,临床医学司,谢菲尔德临床医学司,谢菲尔德大学,谢菲尔德大学,英国k。波兰克拉科夫的保罗二世医院波兰b华沙医科大学,波兰B介入心脏病学部,心血管疾病科,心血管疾病科,斯普利特斯分型医院,克罗地亚c士,克罗地亚第二心脏病学系,evangelismos医院,雅典雅典,雅典,希腊d d e ecipeece d Athens and Nortional Internation,Nationerian Internation,Grecodian Internation,Grecorian e aThip e aThiration e Athiration e eys ey efration e eys ey e reforation e eytation e e雅普, I,心脏病学,奥格斯堡大学,奥格斯堡大学,奥格斯堡大学,德国奥格斯堡,f心血管医学系,人类临床和研究中心IRCCS和人类大学,米兰,米兰,意大利米兰,意大利生物医学科学系,人类米兰,米兰医学院,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,米兰,伊斯兰医学院。意大利米兰,I米兰,I临床科学系,心血管医学部,丹德里德医院,卡罗林斯卡研究所,斯德哥尔摩,斯德哥尔摩,瑞典J心血管研究部,临床医学司,谢菲尔德临床医学司,谢菲尔德大学,谢菲尔德大学,英国k。波兰克拉科夫的保罗二世医院
1德国波恩大学诊所的实验血液学和输血医学研究所2弗里德里希山的Vivantes诊所,内科医学血管病学和疾病学诊所,柏林,德国3医学诊所和多克林氏菌,大学医院Eppendorf,汉堡,德国4大学儿童医院苏黎世,血液学,苏黎世,瑞士,瑞士5大学医学Mainz,III。医学诊所/血液学/CTH,MAINZ,德国6 6血液学和止血病学临床部,医学系I,维也纳医科大学,维也纳医科大学,奥地利7号,奥地利7实验室中心,血液学肥胖症中心,瑞士St. Gallen,瑞士8学院8移植诊断和细胞疗法/疾病学,血液疗法和输血医学,杜塞尔多夫大学医院,杜塞尔多夫,德国杜塞尔多夫9
具有全身性红斑狼疮(SLE)的抽象客观患者具有静脉血栓栓塞(VTE)的风险增加。我们进行了这项研究,以开发SLE患者VTE的风险评分算法,该患者提供个性化的风险估计。方法,我们根据2009年1月至2020年1月的中国SLE治疗和研究小组队列(CSTAR)开发了4502例SLE患者的VTE临床预测模型,并在2020年1月至2022年1月在CSTAR的3780例SLE患者进行外部验证。基线数据,并在随访期间记录VTE事件。使用多元逻辑回归以及最少的绝对收缩和选择算子,开发了SLE患者6个月内VTE风险的开发。SLE-VTE评分和nom图。结果总共有4502名发育群体中的患者,有135例发生了VTE事件。最终预测模型(SLE-VTE得分)包括11个变量:性别,年龄,体重指数,高脂血症,低脂蛋白血症,c反应蛋白,反应性蛋白,抗β2GPI抗体,狼疮抗凝剂,抗癌药,肾脏参与,肾脏参与,神经系统参与,以及均为0.的范围。 (n = 4502)和外部验证队列(n = 3780)。根据净益处和预测的概率阈值,我们建议对具有SLE的VTE的VTE年度筛查(≥1.03%)患者。结论各种因素与SLE患者的VTE发生有关。拟议的SLE-VTE风险评分可以准确预测VTE的风险,并帮助识别患有可能受益于血栓预防的VTE风险高的SLE患者。
摘要Khorana评分(KS)是一种用于预测癌症相关血栓形成的既定风险评估模型。但是,它忽略了几个危险因素,并且在某些癌症类型中的预测能力差。机器学习(ML)是一种新的技术,用于在特定诊断方式接受培训时,用于多种疾病的诊断和预后,包括与癌症相关的血栓形成。合并有关使用ML预测癌症相关血栓形成的文献对于了解其相对于KS的诊断和预后能力是必要的。这项系统评价旨在评估ML算法在癌症患者中预测血栓形成的当前使用和性能。这项研究是根据首选的报告项目进行的,以进行系统审查和荟萃分析指南。数据库MEDLINE,EMBASE,COCHRANE和CLINICALTRIALS.GOV搜索从成立到2023年9月15日,用于评估使用ML模型预测癌症患者血栓形成的研究。使用了搜索术语“机器学习”,“人工智能”,“血栓形成”和“癌症”。包括使用任何ML模型检查成人癌症患者的研究。两名独立的审阅者进行了研究选择和数据提取。筛选了300次引用,其中29项研究接受了全文综述,最终包括22,893例患者的8项研究。样本量范围为348至16,407例。血栓形成为静脉血栓栓塞(n¼6)或周围插入的中央导管血栓形成(n¼2)。癌症的类型包括乳房,胃,结直肠,膀胱,肺,食管,胰腺,胆汁,胆汁,前列腺,卵巢,卵巢,泌尿生殖器,头颈和肉瘤。所有研究都报告了有关ML的预测能力的结果。极端的梯度提升似乎是表现最好的模型,并且几个模型在其各自的数据集中的表现都优于KS。
SigridK.Brækkan1.2,AsbjørnL。Onsaker 2,ThereseH.Nøst3.4,Weihong Tang 5,Kristian D. Hindberg 1,Vania M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M.SigridK.Brækkan1.2,AsbjørnL。Onsaker 2,ThereseH.Nøst3.4,Weihong Tang 5,Kristian D. Hindberg 1,Vania M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M.
收到2022年4月26日;修订的手稿于2022年5月19日收到; 2022年5月23日接受; Nagasaki Nagasaki Nagasaki University Biomedical Sciences研究生院长10天在线发布J-Stage Advance出版物:10天心血管医学系(S.I.U.,Y.U.,K.M.);日本社区医疗保健组织东京新口医学中心,东京(S.Y.,M.T。); Amagasaki的Hyogo县Amagasaki通用医疗中心(Y.N.);萨波罗北海道大学医院(I.T.,J.N。); Hamamatsu Hamamatsu医疗中心(N. Yamamoto,T.K。);横田Yokosuka综合医院,Yokosuka(H.N.);仙台Tohoku大学医院(M.U.); Tsukuba Tsukuba医疗中心医院(S.A.);大阪大学医学院大阪大学(H.H.);福岛医学院,福岛医学院(H.S.);京都京都大学医院(Y. Okuno,Y.Y。);塞基(E.I.); MIE大学医院,TSU(Y。Ogihara);东京的Toho University Ohashi医学中心(N.I.); Shikoku儿童和成人医学中心,Zentsuji(又名); Tsukuba血管中心,Moriya(T.I.);库瓦纳库瓦纳市医疗中心(N. Yamada);福岛福岛Daiichi医院(T.O.);和横滨横滨京岛医院(M.M.),日本(脚注继续下一页。)