Καρδιακή ανεπάρκεια: Περισσότεροι από 6 εκατομμύρια ενήλικες στις Ηνωμένες Πολιτείες επηρεάζονται από την πάθηση, σύμφωνα με μια εργασία του 2020 που δημοσιεύτηκε στο περιοδικό Circulation
Η αποκάλυψη αυτής της οδού έχει συνδέσει τον μεταβολισμό του NAD+ και την αυτοφαγία. Αυτά τα ευρήματα υποδεικνύουν μια νέα πιθανή θεραπεία για την αναστροφή της μιτοχονδριακής δυσλειτουργίας και τη βελτίωση της καρδιακής ανεπάρκειας αποτρέποντας την απώλεια NAD+ και ενισχύοντας το επίπεδό της στον καρδιακό μυ. Αυτή η έρευνα δημοσιεύεται στο περιοδικό EMBO Journal.
Καρδιά: Ο αθλητισμός και η σωματική δραστηριότητα διαδραματίζουν καθοριστικό ρόλο στην πρόληψη και τη διαχείριση των καρδιαγγειακών παθήσεων.
Γιόγκα: Ένα βασικό στοιχείο από αυτή τη μελέτη είναι ότι η γιόγκα, ως συνδυασμός τεχνικών μυαλού-σώματος, μπορεί να ενσωματωθεί αποτελεσματικά στη διαχείριση της καρδιακής ανεπάρκειας.
Επέμβαση LVAD: Μια συσκευή υποβοήθησης της αριστερής κοιλίας (LVAD) χρησιμοποιείται για ασθενείς που έχουν φτάσει σε καρδιακή ανεπάρκεια τελικού σταδίου και δεν είναι κατάλληλοι για μεταμόσχευση καρδιάς.
Σύνδρομο καρπιαίου σωλήνα: Σε μια μελέτη 164.000 ατόμων, τα άτομα ηλικίας 60 ετών και άνω που είχαν την πάθηση, η οποία προκαλεί πόνο, αδυναμία και μούδιασμα στο χέρι και τον καρπό, είχαν σχεδόν 50% υψηλότερο κίνδυνο για καρδιακή ανεπάρκεια.
ChatGPT: Με την αυξανόμενη χρήση διαδικτυακών πόρων για πληροφορίες υγείας, σχεδόν ένα δισεκατομμύριο ερωτήσεις που σχετίζονται με την υγειονομική περίθαλψη αναζητούνται καθημερινά στο Google.
Σύνδρομο καρπιαίου σωλήνα: Η συσχέτιση μεταξύ του συνδρόμου καρπιαίου σωλήνα και της καρδιακής ανεπάρκειας έχει παρατηρηθεί και στο παρελθόν, με μια δανέζικη μελέτη να αναφέρει παρόμοια σύνδεση το 2019.
"Με βάση τα ευρήματα αυτής της μελέτης, είναι απαραίτητο να αναπτυχθούν τυποποιημένες αντικειμενικές μέθοδοι για τη χορήγηση προηγμένων θεραπειών καρδιακής ανεπάρκειας. Επιπλέον, η μελέτη αυτή υπογραμμίζει την ανάγκη να μετατοπιστεί η εστίαση από τη θεραπεία στην πρόληψη της εξέλιξης σε καρδιακή ανεπάρκεια τελικού σταδίου με τη βελτιστοποίηση της φαρμακευτικής θεραπείας της καρδιακής ανεπάρκειας".
Η ερευνητική ομάδα εκπαίδευσε τα εργαλεία μηχανικής μάθησης σε τμήματα των δεδομένων και, αφού είχαν επιλέξει τους πιο ισχυρούς υποτύπους, επικύρωσαν αυτές τις ομαδοποιήσεις χρησιμοποιώντας ένα ξεχωριστό σύνολο δεδομένων.
