#heart_failure

[mednotecollection]

🧠 HEART FAILURE Framingham Criteria for Diagnosis MedNote Collection --------------------------------- instagram.com/mednotecollection t.me/MedNoteCollection pinterest.com/MedNoteCollection fb.me/MedNoteCollection --------------------------------- #medicine #medical_student #doctor #mednote_collection #MedNoteCollection #usmle #mrcp #Cardiology #criteria #heart_failure https://www.instagram.com/p/CosTC84M-Rv/?igshid=NGJjMDIxMWI=

[jobrxiv]

Research fellowship - Join Our Cardiac Research Team National Research Council (CNR), Institute of Genetic and Biomedical Research (IRGB) - Milan A research position is available for studying the molecular mechanisms underlying chaperone protection in cardiac aging. See the full job description on jobRxiv: https://jobrxiv.org/job/national-research-council-cnr-institute-of-genetic-and-biomedical-research-irgb-milan-27778-research-fellowship-heart-aging-from-research-biology-to-treatment/?feed_id=86780 #age_related_disease #cardiovascular #cellular_biology #Heart #heart_failure #ScienceJobs #hiring #research

[kasradoc]

‏‎. فارماکولوژی نارسایی قلبی : نارسایی قلبی (Heart failure)، اغلب به معنای نارسایی مزمن قلب (chronic heart failure) و زمانی رخ می‌دهد که قلب قادر به پمپاژ کافی نیست و نمی‌تواند جریان خون کافی را به اعضای بدن برساند. واژهٔ نارسایی احتقانی قلب (congestive heart failure) یا (congestive cardiac failure) نوشته می‌شود. علائم و نشانه‌های این بیماری مواردی از قبیل تنگی نفس، خستگی مفرط و ورم ساق پا است. تنگی نفس معمولاً با ورزش، هنگام دراز کشیدن و شب هنگام خواب بدتر می‌گردد. برای افراد مبتلا اغلب محدودیتی برای ورزش کردن وجود دارد، حتی اگر به خوبی هم درمان شوند. دلایل معمول بیماری نارسایی قلبی شامل مواردی همچون بیماری عروق کرونر از قبیل سکته قلبی (حمله قلبی)، جریان خون بالا، فیبریلاسیون دهلیزی، نارسایی دریچه قلب، سوءمصرف الکل و کاردیومیوپاتی است. این موارد با تغییر ساختار یا عملکرد قلب باعث نارسایی قلبی می‌گردند. به‌طور کلی دو نوع نارسایی قلبی وجود دارد: اختلال عملکرد بطن چپ و نارسایی قلبی با کسر جهشی نرمال که این موارد بستگی به این دارد که عملکرد بطن چپ تا چه میزان برای منقبض شدن تحت تأثیر قرار گرفته یا توانایی قلب برای استراحت کردن چطور باشد. شدت بیماری معمولاً با توجه به مقدار کاهش توان شخص برای ورزش کردن سنجیده می‌شود. نارسایی قلبی مانند انفارکتوس میوکارد (که در آن بخشی از ماهیچهٔ قلب از کار می‌افتد) یا ایست قلبی (که در آن جریان خون کاملاً قطع می‌شود) نیست. بیماری‌های دیگری که نشانه‌هایی مشابه نارسایی قلبی دارند، از این قبیل هستند: مرض چاقی، نارسایی کلیه، مشکلات کبد، ک��‌خونی و بیماری تیروئید. دانلود نمایید: http://www.kasradoc.com/product/pharmacology-of-heart-failure/ #powerpoint #Document #Kasradoc #ppt #Heart_failure #chronic_heart_failure #پاورپوینت #مقاله #پروژه #فارماکولوژی_نارسایی_قلبی #آیا_نارسایی_قلبی_درمان_میشود #اساس_درمان_نارسایی_قلبی_کدام_دارو_است #انواع_داروهای_نیتراتها #بهترین_دارو_برای_نارسایی_قلب #پاتوفيژيولوژی_نارسائي_قلبی #جدیدترین_درمان_نارسایی_قلبی #داروهای_مورد_استفاده_در_نارسائي_قلبی #داروی_جدید_نارسایی_قلبی #داروی_نارسایی_قلبی #سميت_ديژيتاليس #فارماکولوژی_نارسایی_قلبی #قرص_برای_نارسایی_قلبی #قلب #گليگوزيدهای_قلبی #نارسائي_قلبی #نارسایی_مزمن_قلب #جریان_خون #بیماری_عروق_کرونر #سکته_قلبی #فیبریلاسیون_دهلیزی‎‏ https://www.instagram.com/p/CDIZRF9jPQH/?igshid=1lb18dfyjcyln

[mountainity]

#TRAVELLING is Good for Your #HEALTH 1. IMPROVES #MENTAL_HEALTH 2. DECREASES RISK OF #HEART_FAILURE AND #DEPRESSION 3. BUILDS #SOCIAL AND #COMMUNICATION #SKILLS 4. PROMOTES #PEACE_OF_MIND 5. #BOOSTS_CONFIDENCE #Mountainity #Trekking #Mountaineering #Hiking #Nature #Travel #Tour https://www.instagram.com/p/BxsRIjRluTQ/?igshid=145mj1kk8206n

[i-jacoblogan-blog]

The US Food and Drug Administration (FDA) has expanded the indication of Abbott’s MitraClip device to include the treatment of heart failure patients with clinically significant secondary or functional mitral regurgitation (MR).

[sunshinehospital-blog]

Cardiomyopathy – Causes, Symptoms, And Treatment

#Cardiomyopathy is a progressive disease of the #heart muscle. It is a condition where the heart muscles are affected, and the #heart is abnormally enlarged, become hard and stiffened.

Cardiomyopathy weakens the heart muscles; hence, they lose the ability to pump blood efficiently. Often, such patients also suffer from arrhythmic heart conditions or irregular #heartbeats. There are different types of #cardiomyopathy, which can lead to #heart_failure and some other complications....https://is.gd/rQwm8N

- Sunshine Hospitals

[meiguiyu]

My first R functions

best <- function(state, outcome){

       #laod data        data <- read.csv("outcome-of-care-measures.csv",colClasses = "character")        #subset data        subdata <- subset(data,State=state,select = c(State,Hospital.Name,Lower.Mortality.Estimate...Hospital.30.Day.Death..Mortality..Rates.from.Heart.Attack,                                                      Lower.Mortality.Estimate...Hospital.30.Day.Death..Mortality..Rates.from.Heart.Failure,                                                      Lower.Mortality.Estimate...Hospital.30.Day.Death..Mortality..Rates.from.Pneumonia))        #change the columns names        names(subdata) <- c('State', 'Hospital',"heart attack","heart failure","pneumonia")

       ##check validation        validation <- state %in% subdata$State        if (validation == FALSE){print('Invalid state')}        validation2 <- outcome %in% c("heart attack","heart failure","pneumonia")        if (validation2 == FALSE){print('Invalid outcome')}

       #order subdata based on outcome ascendingly        ranked_subdata <- subdata[order(subdata[,outcome]),]        best_result <- ranked_subdata[1, ]        best_hospital <- best_result$Hospital        print(best_hospital)

}

rankhospital <- function(state, outcome, num='best'){

       #laod data        data <- read.csv("outcome-of-care-measures.csv",colClasses = "character")        #subset data        subdata <- subset(data,State=state,select = c(State,Hospital.Name,Lower.Mortality.Estimate...Hospital.30.Day.Death..Mortality..Rates.from.Heart.Attack,                                                      Lower.Mortality.Estimate...Hospital.30.Day.Death..Mortality..Rates.from.Heart.Failure,                                                      Lower.Mortality.Estimate...Hospital.30.Day.Death..Mortality..Rates.from.Pneumonia))        #rename columns        names(subdata) <- c('State', 'Hospital',"heart_attack","heart_failure","pneumonia")

       ##check validation        validation <- state %in% subdata$State        if (validation == FALSE){print('Invalid state')}        validation2 <- outcome %in% c("heart_attack","heart_failure","pneumonia")        if (validation2 == FALSE){print('Invalid outcome')}

       #deal with missing value        subdata <- subset(subdata,heart_attack != 'Not Available')        subdata <- subset(subdata,heart_failure != 'Not Available')        subdata <- subset(subdata,pneumonia != 'Not Available')

       #order subdata based on outcome ascendingly        ordered_subdata <- subdata[order(subdata[,outcome]),]        total <- nrow(ordered_subdata)        #create a new column Rank        ranked_subdata <- mutate(ordered_subdata,Rank = 1:total)

       #validate the num value        num_hospital <- length(unique(subdata$Hospital))        if (num == 'best'){ranked_result <- ranked_subdata[1, ]}        else if (num == 'worst'){ranked_result <- ranked_subdata[total,]}        else if (num > num_hospital){ return('NA')}        else {ranked_result <- subset(ranked_subdata,Rank == num)}

       best_hospital <- ranked_result$Hospital        print(best_hospital)

}

rankall <- function(outcome, num='best'){

       #laod data        data <- read.csv("outcome-of-care-measures.csv",colClasses = "character")        subdata <- subset(data,select = c(State,Hospital.Name,Lower.Mortality.Estimate...Hospital.30.Day.Death..Mortality..Rates.from.Heart.Attack,                                          Lower.Mortality.Estimate...Hospital.30.Day.Death..Mortality..Rates.from.Heart.Failure,                                          Lower.Mortality.Estimate...Hospital.30.Day.Death..Mortality..Rates.from.Pneumonia))        #rename columns        names(subdata) <- c('State', 'Hospital',"heart_attack","heart_failure","pneumonia")

       ##check validation        validation2 <- outcome %in% c("heart_attack","heart_failure","pneumonia")        if (validation2 == FALSE){print('Invalid outcome')}

       #deal with missing value        subdata <- subset(subdata,heart_attack != 'Not Available')        subdata <- subset(subdata,heart_failure != 'Not Available')        subdata <- subset(subdata,pneumonia != 'Not Available')

       #split data into a list of data frame        states_type <- split(subdata,subdata$State)        length <- length(states_type)        #get the specific ranked hospital of each state        for (i in 1:length){                #get data frame for each state                subdata <- states_type[[i]]                #rank data based on outcome column                ordered_subdata <- subdata[order(subdata[,outcome]),]                total <- nrow(ordered_subdata)                #check if the data frame is null                if (total > 0) {                        ranked_subdata <- mutate(ordered_subdata,Rank = 1:total)                        # validate num value                        num_hospital <- length(unique(subdata$Hospital))                        if (num == 'best'){ranked_result <- ranked_subdata[1, ]}                        else if (num == 'worst'){ranked_result <- ranked_subdata[total,]}                        else if (num > num_hospital){                                ranked_subdata$Hospital <- 'NA'                                ranked_result <- ranked_subdata[1, ]                                }                        else {ranked_result <- subset(ranked_subdata,Rank == num)}                        #set the index names                        row.names(ranked_result) <- ranked_result$State                        result <- subset(ranked_result,select = c(2,1))                        print(result)                }

       }

}

[moraltimenp]

Ibuprofen has some nasty side effects that doctors… http://bit.ly/2niZv4G #aspirin #doctors #health #healthcare #heart_failure #Moraltime

[eiway2003]

Beer reduces Heart Failure, Study...

Beer reduces Heart Failure, Study…

Drinking nearly half a pint of beer a day may lower your risk of developing heart failure, the new study declares.

The study of nearly 15k men and women found that drinking up to seven drinks a week in early to middle age may reduce nearly 20 percent lower risk of men and 16 % reduced risk of women developing heart failure in the future when compared to teetotalers.

The study states that the…

[moraltimenp]

Ibuprofen has some nasty side effects that doctors… http://bit.ly/2niZv4G #aspirin #doctors #health #healthcare #heart_failure #Moraltime