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
对于STEMI的诊断,我们采用的标准是至少连续2次心电图ST段抬高(胸部心电图≥2mm,肢体心电图≥1mm)或新发左束支传导阻滞、缺血性胸痛持续时间超过30分钟、血清肌钙蛋白水平升高。 10 确定患者的人口统计学特征、冠状动脉疾病危险因素(年龄、家族史、性别、吸烟、高脂血症、糖尿病 (DM)、高血压 (HT) 以及临床特征,包括血流动力学参数、心脏酶和肌钙蛋白水平、心肌梗死时间( < 6 小时、≥ 6 小时)和梗死部位、血管重建血管、射血分数和多支疾病。除责任病变外,其他冠状动脉狭窄至少 50% 的患者也纳入其中。同时,确定院内并发症和死亡率方面的机械性和非机械性并发症;确定临床心力衰竭以及机械性和非机械性并发症。图 1 显示了按组划分的并发症数量。纳入研究的所有患者均根据指南进行治疗。10
基于登记的研究调查了三个 NSTE-ACS 队列(n = 43 075、40 162 和 46 698),这些队列的高敏心肌肌钙蛋白浓度升高 > 14 ng/L。使用添加交互项的 Cox 比例回归模型分析高敏心肌肌钙蛋白 T (hs-cTnT) 浓度、新开始使用的三种药物类别以及全因死亡和重大不良事件 (MAE) 的长期风险之间的相互关系。β 受体阻滞剂分别与全因死亡和 MAE 的风险降低 8% 和 5% 相关。没有证据表明与 hs-cTnT 浓度存在相互作用。RAAS 抑制剂分别与 13% 和 8% 的风险降低相关,hs-cTnT 和 MAE 之间的相互作用较弱(P 相互作用 = 0.016)。然而,当 hs-cTnT 浓度 > 100 ng/L 时,未观察到预后益处的增加。他汀类药物分别与 38% 和 32% 的风险降低相关,在整个 hs-cTnT 浓度范围内均具有预后益处,并且与 MAE 的相互作用较弱(P 相互作用 = 0.011)。
DNA甲基化的异常变化与癌变的早期阶段有关。确定循环肿瘤DNA(CTDNA)中这些表观遗传变化可以揭示潜在的生物标志物来早期诊断各种癌症。然而,分析此类数据会带来生物信息学挑战,因为在检测活检样本中低丰度的CTDNA信号方面缺乏灵敏度,这些ctDNA信号通常被包含数百个目标区域的库的复杂性所淹没。读取水平的甲基化分析有望由于稀有信号的广泛覆盖范围和高灵敏度,因此有望进行更深入的DNA甲基化检测。但是,由于缺乏能够生成适合基准科学家和专业生物信息学家的可解释报告的标准化工作流的缺乏,这种方法受到了阻碍。在这里,我们提出了一个生物信息学工作流,该工作流程检查下一代测序(NGS)数据并表征扩增子的读取级甲基化模式。与当前可用的其他工具相比,我们的方法旨在与高型,大规模的目标测定法一起使用。它有效地消除了从测序副产品(例如False CpG调用,二聚体和脱靶比对)得出的不希望的噪声。此外,为了容纳最新的NGS平台生成的大量数据,该工作流程可以并行处理与基于云的基于云和本地计算资源兼容的样品。此工作流程提供了DNA甲基化模式的全面可视化,并报告了读取水平的甲基化在“模式为a-a-a-a-feature”表中。在此表中,每个样品的扩增子层型单倍型(图案)的出现表示为“特征列”,并与实验中发现的所有模式一起汇总。这些读取级别的模式以及其他信息可用于开发机器学习算法,以重复收获真正的预测特征,并在预测癌症诊断时惩罚混淆信号。
摘要:本文提出一种基于区间2型模糊逻辑控制器(IT2FLC)的动态高型控制(DHTC)方法,将其应用于光电跟踪系统,提高稳态精度和响应速度。在传统的多环反馈控制环中加入积分器,可以增加系统类型,从而加快响应速度,提高稳态精度,但存在积分饱和的风险。根据系统状态动态切换类型,可以在保留高型优点的同时避免积分饱和。模糊逻辑控制(FLC)可以根据输入的变化动态地改变输出值,具有响应速度快、处理不确定性能力强的优点。因此本文将FLC引入高型控制系统,利用FLC的输出作为积分器的增益来控制通断,达到动态切换型的目的,并在实验中成功验证。IT2FLC引入了三维隶属函数,进一步提高了FLC处理不确定性的能力。从实验结果来看,与T1FLC相比,IT2FLC处理不确定性的能力明显提高。此外,为了加快IT2FLC的计算速度,本文提出了一种改进的类型降阶算法,称为加权梯形Nie-Tan(WTNT)。与传统降阶算法相比,WTNT具有更快的计算速度和更好的稳态精度,并已成功应用于实时控制系统,具有很好的工程应用价值。最后,为了减少人为因素的干扰,提高系统的自动化水平,采用多种群遗传算法(MPGA)对FLC的参数进行迭代优化,提高了输出精度。在柔性快速反射镜(FFSM)实验平台上,对比了传统控制器、T1FLC和IT2FLC的控制效果,证明了IT2FLC-DHTC系统具有更快的响应性能、更高的稳态精度和更强的处理不确定性的能力。
摘要:提出一种基于区间2型模糊逻辑控制器(IT2FLC)的动态高型控制(DHTC)方法,将其应用于光电跟踪系统,提高稳态精度和响应速度。在传统的多环反馈控制环中加入积分器,可以增加系统型数,从而加快响应速度,提高稳态精度,但存在积分饱和的风险。根据系统状态动态切换型数,可以在保留高型优点的同时避免积分饱和。模糊逻辑控制(FLC)可以根据输入的变化动态地改变输出值,具有响应速度快、处理不确定性能力强等优点。因此,本文将FLC引入高型控制系统,以FLC的输出作为积分器的增益来控制积分器的通断,达到动态切换型数的目的,并在实验中得到成功验证。 IT2FLC引入了三维隶属函数,进一步提高了FLC处理不确定性的能力。从实验结果来看,与T1FLC相比,IT2FLC处理不确定性的能力明显提高。另外,为了加快IT2FLC的计算速度,本文提出了一种改进的类型归约算法,即加权梯形Nie-Tan(WTNT)。与传统类型归约算法相比,WTNT具有更快的计算速度和更好的稳态精度,且已成功应用于实时控制系统,有很好的工程应用价值。最后,为了减少人为因素的干扰,提高系统的自动化水平,采用多种群遗传算法(MPGA)对FLC的参数进行迭代优化,提高了输出精度。在柔性快速反射镜(FFSM)实验平台上,对比了传统控制器、T1FLC及IT2FLC的控制效果,证明了IT2FLC-DHTC系统具有更快的响应性能、更高的稳态精度、以及更强的处理不确定性的能力。
目的:PHASE-MX 注册研究的目的是验证药物介入策略与经皮冠状动脉介入治疗 (PCI) 相比对墨西哥大都市地区 ST 段抬高型急性心肌梗死 (STEMI) 患者的疗效和安全性。主要结果将包括心血管死亡、再梗死、中风和心源性休克的综合结果。方法:PHASE-MX 注册研究将包括一组前瞻性的 STEMI 患者,这些患者在症状出现后的前 12 小时内接受了再灌注治疗(机械或药物治疗)。该注册研究旨在比较直接 PCI 和药物介入策略的疗效和安全性。简单规模是在 344 名分为两组的患者中计算出来的,估计损失率为 10%。PHASE-MX 队列中的患者将被随访长达一年。结论:在墨西哥,只有 5/10 的 STEMI 患者能够接受再灌注治疗。药物侵入性策略利用了纤维蛋白溶解的可及性和 PCI 的有效性。本研究方案旨在提供信息,作为受控临床试验所得信息与现实世界经验所得记录之间的纽带。
2007 写作委员会成员 与美国急诊医师学会、心血管造影与介入学会以及胸外科医师学会合作开发。得到美国心血管和肺康复协会和学术急诊医学学会的认可 Jeffrey L. Anderson,医学博士,FACC,FAHA 主席;Cynthia D. Adams,RN,博士,FAHA;Elliott M. Antman,医学博士,FACC,FAHA;Charles R. Bridges,医学博士,理学博士,FACC,FAHA;Robert M. Califf,医学博士,MACC;Donald E. Casey,Jr,医学博士,公共卫生硕士,工商管理硕士,FACP,FAHA;William E. Chavey,II,医学博士,理学硕士;Francis M. Fesmire,医学博士,FACEP;Judith S. Hochman,医学博士,FACC,FAHA; Thomas N. Levin,医学博士、FACC、FSCAI; A. Michael Lincoff,医学博士,FACC; Eric D. Peterson,医学博士、公共卫生硕士、FACC、FAHA; Pierre Theroux,医学博士、FACC、FAHA; Nanette K. Wenger,医学博士; R. Scott Wright,医学博士、FACC、FAHA
2007 写作委员会成员与美国急诊医师学会、心血管造影和介入学会以及胸外科医师学会合作开发。由美国心血管和肺康复协会和学术急诊医学学会认可 Jeffrey L. Anderson,医学博士,FACC,FAHA 主席;Cynthia D. Adams,RN,博士,FAHA;Elliott M. Antman,医学博士,FACC,FAHA;Charles R. Bridges,医学博士,理学博士,FACC,FAHA;Robert M. Califf,医学博士,MACC;Donald E. Casey,Jr,医学博士,公共卫生硕士,工商管理硕士,FACP,FAHA;William E. Chavey,II,医学博士,理学硕士;Francis M. Fesmire,医学博士,FACEP; Judith S. Hochman,医学博士、FACC、FAHA; Thomas N. Levin,医学博士、FACC、FSCAI; A. Michael Lincoff,医学博士,FACC; Eric D. Peterson,医学博士、公共卫生硕士、FACC、FAHA; Pierre Theroux,医学博士、FACC、FAHA; Nanette K. Wenger,医学博士; R. Scott Wright,医学博士、FACC、FAHA