• 机器学习识别Brugada综合征1 [时间范围：第20周]
  根据与Brugada综合征1有关的诊断模式，在100例患者的队列中鉴定Brugada 1型综合征粘结的ST成分（前瞻性研究）（前瞻性研究），并在100例患者的队列中进行了验证（验证研究）。当前的国际准则
• 机器学习识别Brugada综合征1 [时间范围：第20周]
  在44例患者队列中鉴定Brugada 1型综合征QRS碎片成分（前瞻性研究），并根据与Brugada综合征1的ECG相关的诊断模式进行了100例患者的验证（验证研究）（验证研究）。当前的国际准则
• 机器学习识别Brugada综合征1 [时间范围：第20周]
  Brugada 1型综合征T节段抑郁成分的鉴定和表征在44例患者（前瞻性研究）中，并根据100例患者的队列进行了验证（验证研究）（验证研究），根据与Brugada综合征1的诊断模式相关的12级ECG上的诊断模式已经发布了当前国际准则
• 机器学习识别Brugada综合征1 [时间范围：第20周]
  根据44例患者的队列中的Brugada 1型综合征宽P波与PQ延长成分（前瞻性研究），并根据与Brugada综合征1相关的诊断模式在100例患者的队列中进行了验证（验证研究）正如已经在当前的国际准则上发布的

• 与Brugada综合征1相关的生物标志物[时间范围：第48周]
  通过对患者的血液转录组谱和外泌体分析的方式鉴定与Brugada综合征1相关的生物标志物。转录组和外泌体可以提供有关该病理中信号传导的病理生理以及在Brugada综合征1诊断和疗法中应用的新见解。转录组将提供与疾病相关的表型变化的全球图片，突出了Brugada综合征开发涉及的潜在基因1的外部编码和非编码RNA的分析，参与多种基本的细胞功能，还可以证明潜在的潜在重要的重要病理生理生理生理学的病理生理学。在心脏细胞以及电刺激的释放中的影响。该研究将在44例患者的队列中进行（前瞻性研究），结果将在100例患者的队列中进行验证（验证研究）
• 分层风险[时间范围：第64周]
  通过集成ECG机器学习算法和生物标志物，开发Brugada 1型综合征的分层风险系统。特别是，该模块将结合与BRS相关的特殊的ECG模式（Coved ST，QRS片段化，T段抑郁症，宽P波和PQ延长）（结果1-4）和OMIC（基因）和外部标记（编码和非编码和非编码） RNA）（结果5）旨在改善患者风险分层。具体而言，Na+（例如NAV1.5，NAV1.3，NAV2.1），Ca2+（例如CAV3.1，HCN3）和K+通道（例如TWIK1，KV4 .3）将进行评估。该研究将在44例患者的队列中进行（前瞻性研究），结果将在100例患者的队列中进行验证（验证研究）。

• 实验：受Brugada综合征1的患者1
  患有自发或药物诱导的Brugada综合征1的患者1
  干预：诊断测试：受Brugada综合征1的患者1
• 主动比较器：控件
  与自发或药物诱导的Brugada综合征1的病情1
  干预：诊断测试：受Brugada综合征1的患者1

• Brugada P，Brugada J.右束分支区块，持续的ST段高程和猝死：一种独特的临床和心电图综合征。多中心报告。 J Am Coll Cardiol。 1992年11月15日； 20（6）：1391-6。
• Quan Xq，Li S，Liu R，Zheng K，Wu XF，Tang Q. Brugada ECG模式的患病率和死亡风险的元分析综述。医学（巴尔的摩）。 2016年12月; 95（50）：E5643。 doi：10.1097/MD.00000000005643。
• Vutthikraivit W，Rattanawong P，Putthapiban P，Sukhumthammarat W，Vathesatogkit P，Ngarmukos T，Thakkinstian A. Brugada综合征的全球患病率：系统评价和荟萃分析。 Acta Cardiol Sin。 2018年5月； 34（3）：267-277。 doi：10.6515/acs.201805_34（3）.20180302b。 Erratum in：Acta Cardiol Sin。 2019年3月； 35（2）：192。
• Antzelevitch C，Brugada P，Borggrefe M，Brugada J，Brugada R，Corrado D，Gussak I，Lemarec H，Nademanee K，Perez Riera AR，Shimizu W，Schulze-Bahr E，Tan H，Tan H，Wilde A. Brugada Cyndrome：of Wilde A. Brugada Cynlome：of of of drogada综合征：第二次共识会议。心节奏。 2005年4月； 2（4）：429-40。审查。勘误：心律。 2005年8月； 2（8）：905。
• Wilde AA，Antzelevitch C，Borggrefe M，Brugada J，Brugada R，Brugada P，Corrado D，Hauer RN，Kass RS，Nademanee K，Nademanee K，Priori SG，Towbin JA；欧洲心脏病学会心律不齐的分子基础的研究小组。提议的Brugada综合征诊断标准。 Eur Heart J. 2002年11月； 23（21）：1648-54。审查。
• Sarquella-Brugada G，Campuzano O，Arbelo E，Brugada J，Brugada R. Brugada综合征：临床和遗传发现。基因医学。 2016年1月； 18（1）：3-12。 doi：10.1038/gim.2015.35。 EPUB 2015 4月23日。评论。

纳入标准：

• Brugada患者：Brugada综合征1的患者自发性或通过Ajmaline检测诱导的患者；在存在高临床怀疑（Brugada综合征的家族病史）的情况下，患有Brugada综合征1或阴性的非诊断性心电图模式的患者，在没有有机心脏病的心脏骤停的患者中）
• 对照患者：频繁过早心室复合物和正常左和右心室功能的患者；怀疑Brugada综合征1的患者未通过AJMaline检测确认

排除标准：

• 有机心脏病或干扰方案完成的疾病
• 缺乏签署的知情同意
• 怀孕
• 急性动脉疾病' target='_blank'>冠状动脉疾病，过去三个月的心力衰竭
• 严重的肾脏或肝衰竭

• Fondazione Toscana Gabriele Monasterio
• Azienda USL Toscana Sud Est
• Azienda USL Toscana Nord Ovest
• Azienda Ospedaliero-Universitaria Careggi
• Azienda Ospedaliero，Universitaria Pisana

• 机器学习识别Brugada综合征1 [时间范围：第20周]
  根据与Brugada综合征1有关的诊断模式，在100例患者的队列中鉴定Brugada 1型综合征粘结的ST成分（前瞻性研究）（前瞻性研究），并在100例患者的队列中进行了验证（验证研究）。当前的国际准则
• 机器学习识别Brugada综合征1 [时间范围：第20周]
  在44例患者队列中鉴定Brugada 1型综合征QRS碎片成分（前瞻性研究），并根据与Brugada综合征1的ECG相关的诊断模式进行了100例患者的验证（验证研究）（验证研究）。当前的国际准则
• 机器学习识别Brugada综合征1 [时间范围：第20周]
  Brugada 1型综合征T节段抑郁成分的鉴定和表征在44例患者（前瞻性研究）中，并根据100例患者的队列进行了验证（验证研究）（验证研究），根据与Brugada综合征1的诊断模式相关的12级ECG上的诊断模式已经发布了当前国际准则
• 机器学习识别Brugada综合征1 [时间范围：第20周]
  根据44例患者的队列中的Brugada 1型综合征宽P波与PQ延长成分（前瞻性研究），并根据与Brugada综合征1相关的诊断模式在100例患者的队列中进行了验证（验证研究）正如已经在当前的国际准则上发布的

• 与Brugada综合征1相关的生物标志物[时间范围：第48周]
  通过对患者的血液转录组谱和外泌体分析的方式鉴定与Brugada综合征1相关的生物标志物。转录组和外泌体可以提供有关该病理中信号传导的病理生理以及在Brugada综合征1诊断和疗法中应用的新见解。转录组将提供与疾病相关的表型变化的全球图片，突出了Brugada综合征开发涉及的潜在基因1的外部编码和非编码RNA的分析，参与多种基本的细胞功能，还可以证明潜在的潜在重要的重要病理生理生理生理学的病理生理学。在心脏细胞以及电刺激的释放中的影响。该研究将在44例患者的队列中进行（前瞻性研究），结果将在100例患者的队列中进行验证（验证研究）
• 分层风险[时间范围：第64周]
  通过集成ECG机器学习算法和生物标志物，开发Brugada 1型综合征的分层风险系统。特别是，该模块将结合与BRS相关的特殊的ECG模式（Coved ST，QRS片段化，T段抑郁症，宽P波和PQ延长）（结果1-4）和OMIC（基因）和外部标记（编码和非编码和非编码） RNA）（结果5）旨在改善患者风险分层。具体而言，Na+（例如NAV1.5，NAV1.3，NAV2.1），Ca2+（例如CAV3.1，HCN3）和K+通道（例如TWIK1，KV4 .3）将进行评估。该研究将在44例患者的队列中进行（前瞻性研究），结果将在100例患者的队列中进行验证（验证研究）。

• 实验：受Brugada综合征1的患者1
  患有自发或药物诱导的Brugada综合征1的患者1
  干预：诊断测试：受Brugada综合征1的患者1
• 主动比较器：控件
  与自发或药物诱导的Brugada综合征1的病情1
  干预：诊断测试：受Brugada综合征1的患者1

• Brugada P，Brugada J.右束分支区块，持续的ST段高程和猝死：一种独特的临床和心电图综合征。多中心报告。 J Am Coll Cardiol。 1992年11月15日； 20（6）：1391-6。
• Quan Xq，Li S，Liu R，Zheng K，Wu XF，Tang Q. Brugada ECG模式的患病率和死亡风险的元分析综述。医学（巴尔的摩）。 2016年12月; 95（50）：E5643。 doi：10.1097/MD.00000000005643。
• Vutthikraivit W，Rattanawong P，Putthapiban P，Sukhumthammarat W，Vathesatogkit P，Ngarmukos T，Thakkinstian A. Brugada综合征的全球患病率：系统评价和荟萃分析。 Acta Cardiol Sin。 2018年5月； 34（3）：267-277。 doi：10.6515/acs.201805_34（3）.20180302b。 Erratum in：Acta Cardiol Sin。 2019年3月； 35（2）：192。
• Antzelevitch C，Brugada P，Borggrefe M，Brugada J，Brugada R，Corrado D，Gussak I，Lemarec H，Nademanee K，Perez Riera AR，Shimizu W，Schulze-Bahr E，Tan H，Tan H，Wilde A. Brugada Cyndrome：of Wilde A. Brugada Cynlome：of of of drogada综合征：第二次共识会议。心节奏。 2005年4月； 2（4）：429-40。审查。勘误：心律。 2005年8月； 2（8）：905。
• Wilde AA，Antzelevitch C，Borggrefe M，Brugada J，Brugada R，Brugada P，Corrado D，Hauer RN，Kass RS，Nademanee K，Nademanee K，Priori SG，Towbin JA；欧洲心脏病学会心律不齐的分子基础的研究小组。提议的Brugada综合征诊断标准。 Eur Heart J. 2002年11月； 23（21）：1648-54。审查。
• Sarquella-Brugada G，Campuzano O，Arbelo E，Brugada J，Brugada R. Brugada综合征：临床和遗传发现。基因医学。 2016年1月； 18（1）：3-12。 doi：10.1038/gim.2015.35。 EPUB 2015 4月23日。评论。

纳入标准：

• Brugada患者：Brugada综合征1的患者自发性或通过Ajmaline检测诱导的患者；在存在高临床怀疑（Brugada综合征的家族病史）的情况下，患有Brugada综合征1或阴性的非诊断性心电图模式的患者，在没有有机心脏病的心脏骤停的患者中）
• 对照患者：频繁过早心室复合物和正常左和右心室功能的患者；怀疑Brugada综合征1的患者未通过AJMaline检测确认

排除标准：

• 有机心脏病或干扰方案完成的疾病
• 缺乏签署的知情同意
• 怀孕
• 急性动脉疾病' target='_blank'>冠状动脉疾病，过去三个月的心力衰竭
• 严重的肾脏或肝衰竭

• Fondazione Toscana Gabriele Monasterio
• Azienda USL Toscana Sud Est
• Azienda USL Toscana Nord Ovest
• Azienda Ospedaliero-Universitaria Careggi
• Azienda Ospedaliero，Universitaria Pisana