Patient- and Clinician- Solutions to Improve Specialized ACHD Care: A Theory-Based Approach
这项研究通过基于 COM-B 模型和理论领域框架(TDF)的定性访谈,从患者和临床医生视角识别了影响成人先天性心脏病(ACHD)专科护理的关键因素,并构建了一个理论驱动的患者参与框架,以指导未来改善护理质量的多维度干预措施开发。
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这项研究通过基于 COM-B 模型和理论领域框架(TDF)的定性访谈,从患者和临床医生视角识别了影响成人先天性心脏病(ACHD)专科护理的关键因素,并构建了一个理论驱动的患者参与框架,以指导未来改善护理质量的多维度干预措施开发。
这项在坦桑尼亚姆瓦尼亚马拉医院进行的横断面研究表明,接受抗逆转录病毒治疗的 HIV 感染者中高血压患病率为 32.8%,且与年龄、吸烟、HIV 确诊时长及 ART 治疗时长等因素显著相关,提示需将高血压筛查与教育整合进 HIV 护理服务中。
这项在阿姆斯特丹 disadvantaged 多民族社区进行的准随机簇状研究显示,通过推广单片复方制剂(SPC)疗法,显著提高了全科医生对该疗法的启动率,并有效改善了高血压患者的血压控制水平。
这项利用真实世界数据的研究发现,在初级保健中,年龄增长、社会经济优势、多重用药及共病是患者他汀类药物依从性的正向预测因素,而处方他汀种类增多及吸烟状态则与依从性呈负相关。
该研究利用电子健康记录(EHR)数据识别并验证了多种他汀类药物不耐受电子表型算法,发现其检出率为 5.09%,并指出这些算法应作为临床决策辅助工具而非确诊依据,需结合临床判断与患者参与进行管理。
该研究通过人源微生理系统与动物模型揭示,肺动脉高压中 CD93 高表达通过抑制 Apelin 信号阻碍毛细血管内皮细胞分化,而使用 APLNR 激动剂促进该分化过程可改善血流动力学指标,为肺血管疾病提供了新的治疗策略。
这项系统评价和荟萃分析发现,尽管存在多种管理他汀类药物不耐受的策略(如辅助治疗、剂量调整、更换药物等),但目前尚无强有力证据表明这些干预措施能有效降低他汀类药物不耐受,且因纳入研究数量有限,无法得出关于干预措施对他汀停药影响的明确结论。
这项基于真实世界数据的研究发现,在初级保健中,他汀类药物不耐受的主要预测因素包括性别、就业状况、社会经济地位指数以及合并症。
这项前瞻性病例系列研究通过动脉波形分析发现,与射频消融相比,脉冲电场消融在左心室基质改良过程中会引起可逆的、短暂的每搏输出量下降,表明其在瘢痕区域进行多病灶消融具有安全可行的急性血流动力学特征。
这项基于阿瑟罗斯硬化风险社区(ARIC)队列的研究发现,促炎性饮食模式(高 EDIP 评分)与心房颤动风险增加独立相关,且这种关联在男性和肥胖人群中更为显著,提示饮食炎症负荷可作为心房颤动风险分层的重要可干预因素。
这项基于 TriNetX 网络的大型回顾性队列研究表明,与 5α-还原酶抑制剂相比,无论是选择性α1 肾上腺素能受体拮抗剂还是非选择性α受体阻滞剂,均与男性良性前列腺增生患者在未来 5 年内心衰、心肌梗死和中风等心血管事件风险的显著增加相关。
该研究利用无监督机器学习分析主动脉瓣狭窄患者术前 CT 血管造影特征,成功识别出具有不同传导阻滞风险的男性亚型,并证实这些亚型在预测经导管主动脉瓣置换术后并发症方面优于传统风险因素。
该研究开发并验证了一种可解释的先进心电图(A-ECG)评分模型,该模型在外部队列中显示出对冠状动脉 CT 血管造影定义的冠心病具有适度的判别能力,并在大型人群队列中独立预测了心血管事件风险,有望作为一种低成本、可扩展的工具辅助胸痛患者的分诊与风险分层。
该研究通过孟德尔随机化分析发现,富含甘油三酯的脂蛋白(TRLs)在导致腹主动脉瘤方面的风险是低密度脂蛋白(LDLs)的三倍以上,因此建议优先将针对 TRLs 通路(特别是 APOC3 和 LPL)的药物作为预防和治疗该疾病的关键策略。
该研究提出了一种基于多模态深度学习的结构性心脏病预测方法,通过对比多种架构发现时序卷积网络(TCN)在性能、稳定性及计算效率上均显著优于其他模型,并强调了其在医疗应用中的公平性评估价值。
这项横断面研究发现,TikTok 上关于体外反搏(EECP)的短视频整体信息质量偏低,且用户参与度与内容质量之间存在显著错位,表明此类复杂疗法在短视频健康传播环境中处于结构性劣势。
这项研究通过对 27,658 名英国生物样本库参与者进行为期 14 天的连续心电图和加速度计监测,揭示了未诊断心房颤动等心律失常的患病率、昼夜节律特征及其与身体活动的关联,为评估无症状心律失常的自然史及其对大脑健康的影响奠定了重要基础。
该研究通过对 VHD-AF 患者外周血单个核细胞进行转录组测序,首次揭示了慢性炎症反应与组蛋白相关的表观遗传重塑是该疾病的关键分子机制,并提出了相应的治疗靶点及无创生物标志物。
该研究通过链接 2015 至 2024 年的瑞典院外心脏骤停急救调度数据,验证了瑞典心肺复苏登记处的病例编号准确性及时间间隔一致性,发现虽然单位响应时间记录高度吻合,但登记处的总响应时间存在系统性低估。
这项盲法比较研究表明,尽管生成式 AI(特别是 Gemini NanoBanana)能生成视觉吸引力强的先天性心脏病插图,但其解剖准确性远不及专家修改的图像,且 ChatGPT 系列模型表现更差,因此 AI 生成的医学图像仅应在专家审核的工作流中使用,而不能作为独立的教学资源。