简介:摘要:目的:通过流行病学和心电图特征分析,探讨心电图左室肥厚的发生规律和特点,以提供临床诊断及治疗参考。方法:回顾性分析2022年1月至2023年1月连续收集的50例左室肥厚患者的心电图资料。采用对比法,分为观察组和对照组各25例,在50例心电图左室肥厚患者中,男性占70%,女性占30%。平均年龄为55岁。结果:观察组心电图特征分析显示,左心室R波电压增高,ST段压低,T波倒置等现象较为常见。与对照组相比,左室肥厚患者心电图呈现一系列明显的特征差异,包括QRS波群时间延长和T波倒置增多等。结论:发现左心室肥厚在不同性别、年龄患者中具有一定的普遍性。结合心电图特征差异,可为临床医生提供重要的辅助诊断信息,有助于早期发现和诊断左心室肥厚,为患者提供更及时有效的治疗方案。
简介:摘要目的对经源性心律失常异常心电图特征进行分析和探讨。方法选择从2011年12月至2014年12月在本院进行治疗的神经源性心律失常患者40例,回顾性分析患者的临床资料。结果频发室性早搏5例,室上速1例,结性逸搏1例,房颤2例,室速1例,频发房性早搏1例,肥厚11例,不齐7例,过缓8例,过速10例,ST低平13例,T双目4例,S-T下移16例,Q-Tc延长2例,T倒置15例。经对症治疗,31例好转(31/40,77.5%),9例死亡,(9/40,22.5)。1例结性逸搏患者经抗胆碱药物治疗24h后心律正常,其他10例异位性心律失常患者经抗心律失常药物治疗48h后心律正常。结论心电图异常是神经源性心律失常最常见的临床表现,可作为重要的临床诊疗指标。
简介:摘要目的介绍一种基于住院患者心电图及临床特征开发的机器学习模型,用于诊断反射性晕厥。方法入选2018年6月20日至2022年5月11日于天津医科大学第二医院心脏科住院治疗的晕厥患者,经过临床评估和调查研究获得相关基线资料。确定了晕厥患者的15个特征,并进行特征排序。采用不同的机器学习方法构建反射性晕厥的诊断模型,如Logistic回归分析、感知机、支持向量机、决策树、随机森林和K最近邻算法等方法。结果最终入选410例患者,首次晕厥事件的年龄(64.5±14.6)岁,其中男236例(236/410,57.6%),65例患者确诊为反射性晕厥。纳入特征重要性排序结果位于前4位的特征构建模型,随机森林模型诊断反射性晕厥的性能最佳,曲线下面积为0.644,精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1得分(F1 score)分别为0.794、0.849和0.791。结论人工智能算法能够识别反射性晕厥,可作为一种经济有效的筛查工具。
简介:摘要目的研究心尖肥厚型心肌病心电图临床特征,以此提供临床参考价值。方法选取30例心尖肥厚型心肌病患者进行临床数据的分析,对患者的生命体征、生化检查结果以及放射学检查结果等进行记录。结果所有患者的冠状动脉造影均显示正常,心室造影中,10例患者左心室舒张末期呈现为黑桃样的变化,心电图检查的临床主要特征为V2-V6T波堆成性倒置高于1mV,最深可高达1.7mV,和冠状T波十分类似,以胸导V3-V5为主要特征,呈现出TV3<TV5<TV4的特点。结论在对心尖肥厚型心肌病患者进行确诊的过程中,应主要根据心电图检查结果和超声心电图特征改变进行确定,因此检查呈现出重要特征。