Name: 入院时生物电阻抗分析相位角的临界值作为急性心力衰竭患者预后因素 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-10T13:40:00.000+00:00
Duration: 5 min 16 s
Description: 了解如何利用生物电阻抗向量分析和限制性立方样条Cox回归分析，确定急性心力衰竭患者相位角的最佳临界值，以提高死亡率和再住院风险的预测准确性。

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作者谨此感谢意大利帕多瓦大学医学与外科科学系的Piccoli和Pastori教授提供BIVA软件。本研究未从公共、商业或非营利机构的资助机构获得任何专项资助。

本研究包括四个步骤。研究中使用的数据来自根据欧洲心脏病学会（ESC）指南8&#160;通过既往超声心动图确诊为急性心力衰竭（AHF）的成年患者（≥18岁），且经临床医生判断需住院治疗。本研究已获得墨西哥国家医学与营养科学研究所Salvador Zubirán伦理与人体生物医学研究委员会的批准，并依照《赫尔辛基宣言》的原则进行。已从患者本人或其直系亲属（当患者无法提供知情同意时）获得书面知情同意。
1. 数据采集与一般信息
注意：生物电阻抗分析（BIA）测量需要特定的患者准备，具体步骤见另一份实验方案9。当BIA设备完成测量后，设备屏幕将显示以下数据：在不同频率（5、50、100和200 kHz）下的阻抗值（Z），以及在50 kHz时的电阻值和电抗值。
<ol>
	<li>生物电阻抗测量（BIA）完成后，打开软件，根据患者的身高调整电阻（R）和电抗（Xc），并计算相位角（PhA）值。 
	注意：使用BIVA分析BIA参数应在患者入院后24小时内进行。</li>
	<li>将结果输入数据集，并保存为 .csv 文件，以便在 RStudio 中进行分析。 
	注意：患者的数据显示在补充表 S1中作为参考。</li>
</ol>
2. 安装、加载软件包及数据准备
注意：所有操作均使用 R 软件，并结合 survival、MASS 和 pspline 软件包完成。
<ol>
	<li>下载 R 和 RStudio。
	<ol>
		<li>安装 R 软件（版本可能随时间变化）和 RStudio，然后打开。点击 文件选项卡 | 新建文件 | 选择 R 脚本。RStudio 将在左上角显示脚本文件，位于控制台选项卡的上方。</li>
		<li>在脚本文件中执行以下命令以安装软件包： 
		install.packages(&#34;survival&#34;) 
		install.packages(&#34;MASS&#34;) 
		install.packages(&#34;pspline&#34;)</li>
		<li>运行以下命令加载软件包： 
		library(survival) 
		library(MASS) 
		&#8203;library(pspline)</li>
		<li>执行以下命令导入数据集。#Dataset 将是数据的名称。此处文件 急性心力衰竭数据为示例。 
		Dataset &#60;-read.csv("…/Acute heart failure data.csv&#34;)</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
3. 模型构建
<ol>
	<li>确定已针对潜在混杂变量进行调整的Cox比例风险回归模型，并通过以下命令计算95%置信区间（95% CI）。 
Model_1 &#60;- coxph (Surv (Survival_days, Outcome) ~ factor (Diabetes_mellitus) + Systolic_blood_pressure + Serum_sodium + Phase_angle, method=&#34;breslow&#34;) 
	exp(confint(Model_1))</li>
	<li>运行以下命令，计算赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、C统计量及其95%置信区间（95% CI）。 
	#赤池信息准则 
	AIC(Model_1) 
	#贝叶斯信息准则 
	BIC(Model_1) 
	C统计量 
	summary(Model_1)$concordance[1] 
	#C统计量的下限区间 
	summary(Model_1)$concordance[1]-(1.96*summary(Model_1)$concordance[2]) 
	#C统计量的上限区间 
	summary(Model_1)$concordance[1]+(1.96*summary(Model_1)$concordance[2])</li>
</ol>
4. 图形表示
<ol>
	<li>使用 Surv() 函数创建生存对象。 
	surv_1 &#60;- Surv(Survival_days, Outcome)</li>
	<li>拟合步骤 3.1 中建立的 Cox 比例风险回归模型，并通过执行以下命令预测样条拟合值。 
	fit_model_1 &#60;- coxph(surv_1 ~ pspline(Phase_angle, df=2)+factor(Diabetes_mellitus)+ Systolic_blood_pressure + Serum_sodium) 
	predicted_1 &#60;- predict(fit_model_1, type=&#34;terms&#34;, se.fit=TRUE ,terms=1)</li>
	<li>执行以下命令绘制拟合模型及其对应的曲线。确定 HR 校正后（样条回归）大于 1 的截断点，该点表明较低的 PhA 值可预测院内死亡以及 90 天再入院或死亡风险增加。 
	plot(Phase_angle, exp(predicted_1$fit), type=&#34;n&#34;, xlab=&#34;相位角&#34;, ylab=&#34;校正后 HR（95% 置信区间）&#34;, xlim=c(1.2,12), ylim= c(0,2.5), main=&#34;所有临床结局&#34;) 
	lines(sm.spline(Phase_angle , exp(predicted_1$fit)) , col = &#34;#b23500&#34; , lty = 1, lwd=2 ) 
	lines(sm.spline(Phase_angle , exp(predicted_1$fit + 1.96 * predicted_1$se)) , col = &#34;#b23500&#34; , lty = 2,lwd=1.2) 
	lines(sm.spline(Phase_angle , exp(predicted_1$fit - 1.96 * predicted_1$se)) , col = &#34;#b23500&#34; , lty = 2, lwd=1.2) 
	abline(h=1.0,col=&#34;#050505&#34;, lty= 2, lwd= 0.00001 ) 
	text(4.27,1.12, &#34;4.0°") 
	abline(v=4.0,col=&#34;black&#34;, lty= 2, lwd= 0.00001)</li>
</ol>

<ol><li>Boorsma, E. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Congestion+in+heart+failure%3A+A+contemporary+look+at+physiology%2C+diagnosis%2C+and+treatment%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Cardiol%22%5BJournal%5D)">Congestion in heart failure: A contemporary look at physiology, diagnosis, and treatment.</a> Nat Rev Cardiol. 17 (10), 641-655 (2020).</li>
<li>Rahman, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Malnutrition+and+cachexia+in+heart+failure%5BTitle%5D)+AND+%22J+Parenter+Enteral+Nutr%22%5BJournal%5D)">Malnutrition and cachexia in heart failure.</a> J Parenter Enteral Nutr. 40 (4), 475-486 (2016).</li>
<li>Sze, S., Pellicori, P., Zhang, J., Weston, J., Clark, A. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+impact+of+malnutrition+on+short-term+morbidity+and+mortality+in+ambulatory+patients+with+heart+failure%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Clin+Nutr%22%5BJournal%5D)">The impact of malnutrition on short-term morbidity and mortality in ambulatory patients with heart failure.</a> Am J Clin Nutr. 113 (3), 695-705 (2021).</li>
<li>Lukaski, H. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Classification+of+hydration+in+clinical+conditions%3A+Indirect+and+direct+approaches+using+bioimpedance%5BTitle%5D)+AND+%22Nutrients%22%5BJournal%5D)">Classification of hydration in clinical conditions: Indirect and direct approaches using bioimpedance.</a> Nutrients. 20 (4), 330-339 (2019).</li>
<li>Lukaski, H. C., Kyle, U. G., Kondrup, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessment+of+adult+malnutrition+and+prognosis+with+bioelectrical+impedance+analysis%3A+phase+angle+and+impedance+ratio%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Opin+Clin+Nutr+Metab+Care%22%5BJournal%5D)">Assessment of adult malnutrition and prognosis with bioelectrical impedance analysis: phase angle and impedance ratio.</a> Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 20 (5), 330-339 (2017).</li>
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<li>Lima, J., Eckert, I., Gonzalez, M. C., Silva, F. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognostic+value+of+phase+angle+and+bioelectrical+impedance+vector+in+critically+ill+patients%3A+A+systematic+review+and+meta-analysis+of+observational+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Nutr%22%5BJournal%5D)">Prognostic value of phase angle and bioelectrical impedance vector in critically ill patients: A systematic review and meta-analysis of observational studies.</a> Clin Nutr. 41 (12), 2801-2816 (2022).</li>
<li>McDonagh, T. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((2021+ESC+Guidelines+for+the+diagnosis+and+treatment+of+acute+and+chronic+heart+failure%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+Heart+J%22%5BJournal%5D)">2021 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure.</a> Eur Heart J. 42 (36), 3599-3726 (2021).</li>
<li>Castillo-Martínez, L., Bernal-Ceballos, F., Reyes-Paz, Y., Hernández-Gilsoul, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+fluid+overload+by+bioelectrical+impedance+vectorial+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Evaluation of fluid overload by bioelectrical impedance vectorial analysis.</a> J Vis Exp. (186), e64331(2022).</li>
<li>Colín-Ramírez, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bioelectrical+impedance+phase+angle+as+a+prognostic+marker+in+chronic+heart+failure%5BTitle%5D)+AND+%22Nutrition%22%5BJournal%5D)">Bioelectrical impedance phase angle as a prognostic marker in chronic heart failure.</a> Nutrition. 28 (9), 901-905 (2012).</li>
<li>Alves, F. D., Souza, G. C., Clausell, N., Biolo, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognostic+role+of+phase+angle+in+hospitalized+patients+with+acute+decompensated+heart+failure%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Nutr%22%5BJournal%5D)">Prognostic role of phase angle in hospitalized patients with acute decompensated heart failure.</a> Clin Nutr. 35 (6), 1530-1534 (2016).</li>
<li>Scicchitano, P., Massari, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+role+of+bioelectrical+phase+angle+in+patients+with+heart+failure%5BTitle%5D)+AND+%22Rev+Endocr+Metab+Disord%22%5BJournal%5D)">The role of bioelectrical phase angle in patients with heart failure.</a> Rev Endocr Metab Disord. 24 (3), 465-477 (2023).</li>
<li>Arrigo, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Acute+heart+failure%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Dis+Primers%22%5BJournal%5D)">Acute heart failure.</a> Nat Rev Dis Primers. 6 (1), 16(2020).</li>
<li>Elbadawi, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Age-specific+trends+and+outcomes+of+hospitalizations+with+acute+heart+failure+in+the+United+States%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Cardiol%22%5BJournal%5D)">Age-specific trends and outcomes of hospitalizations with acute heart failure in the United States.</a> Int J Cardiol. 330, 98-105 (2021).</li>
<li>Khan, M. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Trends+in+30-+and+90-Day+Readmission+Rates+for+Heart+Failure%5BTitle%5D)+AND+%22Circ+Heart+Fail%22%5BJournal%5D)">Trends in 30- and 90-Day Readmission Rates for Heart Failure.</a> Circ Heart Fail. 14 (4), e008335(2021).</li>
<li>Gracia, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+vulnerable+phase+of+heart+failure%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Ther%22%5BJournal%5D)">The vulnerable phase of heart failure.</a> Am J Ther. 25 (4), e456-e464 (2018).</li>
<li>Santarelli, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognostic+value+of+decreased+peripheral+congestion+detected+by+Bioelectrical+Impedance+Vector+Analysis+%28BIVA%29+in+patients+hospitalized+for+acute+heart+failure%3A+BIVA+prognostic+value+in+acute+heart+failure+on+behalf+of+the+GREAT+network%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+Heart+J+Acute+Cardiovasc+Care%22%5BJournal%5D)">Prognostic value of decreased peripheral congestion detected by Bioelectrical Impedance Vector Analysis (BIVA) in patients hospitalized for acute heart failure: BIVA prognostic value in acute heart failure on behalf of the GREAT network.</a> Eur Heart J Acute Cardiovasc Care. 6 (4), 339-347 (2017).</li>
<li>Jiang, N., Wu, Y., Li, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Limitations+of+using+COX+proportional+hazards+model+in+cardiovascular+research%5BTitle%5D)+AND+%22Cardiovasc+Diabetol%22%5BJournal%5D)">Limitations of using COX proportional hazards model in cardiovascular research.</a> Cardiovasc Diabetol. 23, 219(2024).</li>
<li>Shih, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Problems+in+dealing+with+missing+data+and+informative+censoring+in+clinical+trials%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Control+Trials+Cardiovasc+Med%22%5BJournal%5D)">Problems in dealing with missing data and informative censoring in clinical trials.</a> Curr Control Trials Cardiovasc Med. 3 (1), (2002).</li>
</ol>

作者声明不存在利益冲突。

本研究显示，急性心力衰竭（AHF）患者在急诊科（ED）入院后前24小时内相角（PhA）值较低者，在出院后90天内发生不良预后（如死亡或再住院）的风险更高；当PhA值低于4.0°时，该风险进一步增加，且与血清钠水平、收缩压（SBP）、是否患有糖尿病或性别无关。同样，在校正性别、SBP、血清钾水平及心力衰竭（HF）类型后，较低的PhA值仍可预测住院期间死亡风险。目前已有证据表明，低PhA值与多种疾病不良结局之间存在关联7。此外，一些研究已确定了不同的截断值，范围从4.2°至5.0°10,11,12&#160;，用于识别慢性心力衰竭及急性心力衰竭中预后不良的高危患者。
根据以往的研究，院内死亡率大多介于4%至8%之间；然而，本研究中的死亡率较高（16.83%）13,<sup class=...

急性心力衰竭（AHF）是65岁以上患者住院的最常见原因 &#62; 65岁，大多数病例以充血为主要症状，也是住院的主要原因1心力衰竭（HF）可通过多种机制导致营养不良，包括因肠道水肿引起的吸收不良、因持续性神经激素激活导致的高分解代谢状态以及持续性炎症。2,3因此，充血和营养不良会直接影响身体成分。
生物电阻抗分析（BIA）是一种快速、无创且安全的方法，通过引入恒定的低强度交变电流，测量人体细胞和组织产生的阻抗（Z）或电阻/抗性，从而在床旁即时获得可靠的人体成分估算值。BIA 包含两个参数：电阻（R）和电抗（Xc）4。
此外，它还可测量电流与电压穿透细胞膜和组织界面所需的延迟，即相位角（PhA）。相位角被认为可反映细胞健康状况、细胞膜完整性和细胞活力，这些参数受组织电阻率和电学特性影响，进而受到体液分布、炎症和营养不良的影响。较低的 PhA 值提示细胞凋亡以及细胞基质成分减少，而较高的 PhA 值则反映更高的细胞密度和更好的细胞功能5。多项研究一致表明，PhA 在多种临床结局中具有预后价值，包括死亡率、再入院率、住院时间长度以及营养不良风险，这些已在包括心力衰竭（HF）患者在内的不同临床环境中得到验证6,7。
本研究旨在描述使用带惩罚样条的多变量Cox回归分析来确定急性心力衰竭（AHF）患者入院后24小时内通过生物电阻抗分析（BIA）测得的相角（PhA）截断值的步骤，以预测住院期间死亡率以及出院后90天内的全因死亡率或再住院率。

<table><tbody><tr><td>BIVA 耐受性 R-Xc 软件</td><td></td><td></td><td>与 BIA 设备连接</td></tr><tr><td>计算机系统</td><td>Microsoft</td><td>&amp;nbsp;Windows 10&amp;nbsp;</td><td>Windows 10 或更高版本</td></tr><tr><td>Quadscan 4000&amp;nbsp; 设备</td><td>BodyStat</td><td>BS-4000</td><td>阻抗测量范围：20 - 1300 &amp;Omega; 欧姆&lt;br/&gt; 测试电流：620 &amp;mu;A&lt;br/&gt; 频率：5, 50, 100, 200 kHz&lt;br/&gt; 准确度：5 kHz 阻抗：± 2 &amp;Omega;&lt;br/&gt; &amp;nbsp; 50 kHz 阻抗：± 2 &amp;Omega;&lt;br/&gt; &amp;nbsp; 100 kHz 阻抗：± 3 &amp;Omega;&lt;br/&gt; &amp;nbsp; 200 kHz 阻抗：± 3 &amp;Omega;&lt;br/&gt; &amp;nbsp; 50 kHz 电阻：± 2 &amp;Omega;&lt;br/&gt; &amp;nbsp; 50 kHz 电抗：± 1 &amp;Omega;&lt;br/&gt; &amp;nbsp; 50 kHz 相位角：± 0.2&amp;deg;&lt;br/&gt; 校准：配备一个电阻器，用于定期独立验证。阻抗读数应在 496 至 503 &amp;Omega; 之间。</td></tr><tr><td>R 软件&amp;nbsp;</td><td>无&amp;nbsp;</td><td>不适用&amp;nbsp;</td><td>版本 3.6.2 或更高&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>RStudio</td><td>无&amp;nbsp;</td><td>不适用&amp;nbsp;</td><td>版本 2022.07.2+576</td></tr></tbody></table>

入院时通过生物电阻抗分析测得的相位角截断值作为急性心力衰竭患者预后因素的研究

Cutoff Value of Phase Angle by Bioelectrical Impedance Analysis at Admission as a Prognostic Factor in Patients with Acute Heart Failure

急性心力衰竭是65岁以上患者住院的最常见原因 &#62; 65岁，其中以淤血为突出症状。众所周知，淤血是再入院的主要原因，并与不良预后密切相关。本研究旨在确定急性心力衰竭患者在入院后24小时内通过生物电阻抗分析测得的相位角（phase angle）预测院内死亡以及出院后90天内全因死亡或再住院的临界值。
本方案分析的数据集包含219例因急性心力衰竭就诊于急诊科的患者，其中115例在住院期间、出院后90天内死亡，或在相同时间段内再次入院。通过使用Cox比例风险回归进行单变量分析，识别出潜在的预测因子，并采用多变量Cox比例风险模型确定与患者生存相关的显著预后因素，同时对混杂变量进行校正。利用限制性立方样条分析经不同预测因子校正后的相位角（PhA）发现，较低的相位角值与出院后90天内再入院或死亡的风险直接相关，尤其是当PhA的临界值&#60;4.0°时。所有构建的模型均表现出中等程度的区分能力（C统计量&#60;0.80）；然而，院内死亡率模型的区分能力最高（C统计量为0.75）。

本研究纳入了219例急性心力衰竭（AHF）患者，包括 从头合成 以及急性失代偿性心力衰竭。患者的中位年龄为71岁（第25百分位数60岁－第75百分位数81岁），女性占63%。最常见的合并症为糖尿病和高血压，分别占患者总数的41.6%和69.9%。在中位79天的随访期间，共发生115例事件（52.5%），其中32.2%在住院期间死亡，67.8%在出院后90天内再入院或死亡。
入院时的患者特征见表1。在生物电阻抗（BIA）参数比较方面，发生事件组患者的相位角（PhA）、血红蛋白和血清钠水平显著较低。相反，未发生事件组患者的总体液量（TBW）、细胞外液量（ECW）和脑钠肽（BNP）水平显著较低。此外，院内死亡患者较存活患者的收缩压（SBP）、舒张压（DBP）和PhA显著降低，而BNP水平显著升高
表 1：患者入院时的临床特征。特征根据事件进行分类。数值以中位数（第25–75百分位数...

本方案提供了用于对急性心力衰竭患者相位角的预后截断值进行限制性立方样条多变量Cox回归分析的R代码，以及用于计算衡量各模型区分能力的统计量和评估模型拟合优度的代码。

急性心力衰竭是65岁以上患者住院的最常见原因，其中淤血是主要症状。它……

本研究通过确定相位角在急性心力衰竭中的最佳截断值，并结合限制性样条进行多变量模型配置以评估其预后价值。该领域的最新进展包括采用生物电阻抗向量分析（BIVA）精确评估水合状态和细胞膜完整性，同时结合由电阻抗衍生的生物标志物构建多变量生存模型，以提高对高危患者的早期识别能力。目前面临的挑战包括在住院期间确保生物电阻抗矢量分析（BIVA）测量的准确性和可靠性，控制不同患者群体中的混杂因素，以及为预后模型中的准确估计获得足够的样本量。我们致力于弥补现有研究中相位角作为预后指标缺乏精确截断值的空白，并解决需要可靠且准确的统计方法以实现对死亡率和再住院率进行精确预测的问题。本方案采用一种无创、快速、可在床旁实施的方法，结合Cox回归分析识别危险因素，并图形化展示经调整的风险阈值，以实现对急性心力衰竭患者风险的精准预测。[讲师] 在计算机上安装 R 和 R Studio 后，打开 R Studio。单击文件选项卡，进入新建文件，选择 R 脚本，以在控制台选项卡上方的左上角显示脚本文件。在新的脚本文件中，安装所需的 survival、MASS 和 pspline 包。通过键入并执行 survival、MASS 和 pspline 的 library 函数来加载这些包。通过在命令中指定数据文件的名称和路径，将数据集导入并赋值给名为 dataset 的对象。使用Breslow方法确定校正了糖尿病、收缩压、血清钠和相位角的Cox比例风险回归模型，并计算模型系数的95%置信区间。然后，计算赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）以及C统计量及其95%置信区间。在图形表示方面，使用surv函数以生存天数和结局作为输入创建生存对象。利用该生存对象拟合Cox比例风险回归模型，并对糖尿病、收缩压、血清钠以及具有两个自由度的相位角惩罚样条进行校正。随后，利用该模型预测拟合样条的值及其标准误。最后，使用预测值在图上绘制拟合模型，以可视化相位角的校正风险比。在拟合曲线的上方和下方添加相应的线条，表示预测区间的上限和下限。确定校正风险比超过1的截断点，表明较低的相位角值与住院期间死亡以及90天内再入院或死亡的风险增加相关。该表格总结了使用多变量Cox回归模型评估各种临床和生物阻抗参数的预后价值，结局包括住院期间死亡以及90天内再入院或死亡。在模型一（不良事件）中，较低的相位角独立地与风险增加相关。在包含不同变量的模型二中，较低的相位角仍然是不良结局的显著预测因子。模型一的C统计量表明其对不良事件具有中等预测能力。在住院死亡模型中，较低的相位角是死亡的极显著预测因子。较低的收缩压也与住院死亡显著相关。住院死亡模型在所有模型中具有最高的区分能力。

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入院时生物电阻抗分析相位角的临界值作为急性心力衰竭患者预后因素

本研究展示了如何通过生物电阻抗向量分析（BIVA）以及使用四极多频设备测得的阻抗比，来评估急诊科住院患者是否存在液体超负荷。BIVA和阻抗比是预测不良预后的可靠且有用的工具。...

通过生物电阻抗矢量分析评估液体超负荷

水分状态失衡可能对氧摄取量和脉搏的直接与间接决定因素，以及缺血性心脏病的发病率和死亡率预后因素产生短期影响。本方案描述了通过生物电阻抗向量分析及运动负荷试验期间 cardiopulmonary...

通过生物电阻抗向量分析评估接受运动负荷试验的缺血性心脏病患者的 hydration 状态

在本方案中，我们介绍如何获取和解读通过生物电阻抗法获得的急性心力衰竭住院患者相位角值和生物电阻抗向量分析（BIVA）Z评分，及其作为预测90天内临床事件预后标志物的临床应用价值。...

相位角与BIVA Z评分分析在急性心力衰竭急诊住院患者中的临床应用

本视频介绍了如何对已插管及自主呼吸的患者进行CO2测量。主要临床适应证涉及急诊情况：（1）确认气管插管位置是否正确；（2）在创伤患者中维持正常二氧化碳水平；（3）在程序性镇静过程中监测通气状况。...

过期的一氧化碳2 急诊科有创通气或自主呼吸患者的测量

本文介绍了一种在猪体内建立心动过速诱导型心肌病的实验方案。该模型是研究进行性慢性心力衰竭血流动力学特征以及评估治疗干预效果的有力手段。...

由心动过速诱导的心肌病作为猪的慢性心力衰竭模型

小鼠急性心肌梗死会引发急性但尚未完全明确的左心室（LV）功能变化。在冠状动脉闭塞的小鼠中进行左心室插管，是一种用于实时评估左心室功能的新方法。...

小鼠急性心肌梗死的实时压力-容积分析

我们提出了一种在患有慢性肺动脉高压的大动物模型中诱导并表型分析急性右心衰竭的实验方案。该模型可用于测试治疗干预措施、建立右心功能评估指标 或加深对急性右心衰竭病理生理机制的理解。...

在慢性血栓栓塞性肺动脉高压大动物模型中诱导与表型分析急性右心衰竭

本方案将近红外光谱技术整合到传统的 cardiopulmonary exercise testing（ cardiopulmonary exercise...

心力衰竭患者 cardiopulmonary exercise testing 中脑组织饱和度监测的整合

大鼠颈动脉球囊损伤模型模拟了临床上为恢复动脉粥样硬化血管血流而实施的血管成形术。该模型通过扩张动脉壁并剥脱内膜层的内皮细胞，诱发动脉损伤反应，最终导致血管重塑和内膜增生性反应。...

大鼠颈动脉压力控制节段性球囊损伤联合血管外膜周围治疗应用

本方案详细描述了通过降主动脉缩窄建立射血分数保留型心力衰竭小型猪模型的逐步操作流程。同时介绍了该疾病模型的心脏形态学、组织学及心功能评估方法。...

一种西藏小型猪射血分数保留型心力衰竭的手术模型

了解如何利用生物电阻抗向量分析和限制性立方样条Cox回归分析，确定急性心力衰竭患者相位角的最佳临界值，以提高死亡率和再住院风险的预测准确性。

入院时通过生物电阻抗分析测得的相位角截断值作为急性心力衰竭患者预后因素的研究

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