Extracardiac factors influencing left ventricular hypertrophy classification models
Notice bibliographique
Résumé
Extracardiac factors are known to influence electrocardiographic (ECG) features used in left ventricular hypertrophy (LVH) classification criteria. It is generally assumed that ECG amplitudes decrease with age and obesity. The authors examined the association between anthropometric variables and the standard 12-lead resting ECG of white, black and Hispanic men and women and found that, contrary to the expectations, many ECG amplitudes such as RaVL+SV3 increased with increasing body mass index (BMI) and changed little with age. As expected, obesity was associated with leftward shift of QRS axis. However, the leftward shift of about 8 degrees per decade of age was equally pronounced in overweight and normal-weight women and men. The apparent strong influence of chest size and configuration on ECG amplitudes is largely due to variations in body weight and heart size. Smaller QRS amplitudes in left lateral chest leads in women appear partially to be associated with the attenuating effect of the breast tissue. It is concluded that chest size and configuration, and body weight have a strong influence on ECG amplitudes used in LVH criteria and that this influence differs from lead to lead and the interactions are complex. Extracardiac anthropometric factors, age, gender, and ethnic differences need to be properly considered in order to improve LVH criteria and ECG models for left ventricular mass estimation.>
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».