Effect of Modern Pacing Algorithms on Generator Longevity:
Notice bibliographique
Résumé
Pulse generator (PG) longevity is of major importance to the quality of care of pacemaker patients. A series of automatic algorithms affect PG longevity. This study investigated the individual and combined effects of three algorithms incorporated in the Medtronic Kappa 700 pacemaker series: Capture Management periodically measures the stimulation threshold and adjusts the PG output, Sinus Preference allows the sinus rate to prevail in a specified range below the sensor rate, and Search AV allows an extension of the AV interval if spontaneous conduction is observed. The effects of Capture Management, Sinus Preference, and Search AV on device longevity were studied in 21 consecutive patients treated in the VDD and DDDR modes. Patients were followed for 1 year. The data were analyzed using an equation provided by the manufacturer. Capture Management was activated in 20 patients. For 11 PGs at the basic settings, longevity was extended by 5.2%, whereas reprogrammed PGs had no gain. Sinus Preference was active in four DDDR patients, who gained 12.0 +/- 5.3%atrial sensing from it, with a resultant longevity gain of1.4 +/- 0.45 months(NS). Search AV was active in 19 patients and 8 responders gained 7.8 +/- 4.4 months PG longevity. The overall longevity in this study was 106.3 +/- 8.4 months with all features as programmed, whereas the longevity without Capture Management and Search AV algorithms would be 98.2 +/- 4.9 months, saving 8.1 +/- 5.8 months(range 0-18) of battery life. Thus, two algorithms: Capture Management and Search AV, have clinical relevance in the extension of PG longevity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».