The Value of P wave dispersion in predicting reperfusion and infarct related artery patency in acute anterior myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study is to investigate whether P wave dispersion (PWD), measured before, during and after fibrinolytic therapy (FT,) is able to predict successful reperfusion and infarct related artery (IRA) patency in patients with acute anterior MI who received FT. METHODS: Sixty-eight patients who presented with acute anterior MI were enrolled in the study. An electrocardiogram was performed before and at 30, 60, 90 and 120 minutes after the start of FT. PWD was defined as the difference between maximum and minimum P wave duration on standard 12-lead surface electrocardiogram. A multivariate logistic regression model was used to assess whether PWD was predictor of IRA patency and ST-segment resolution (STR) on electrocardiogram. RESULTS: PWD120 was significantly lower in patients with STR on electrocardiogram (38 patients) compared with those without STR (30 patients) (44.8±11.5 vs. 52.9±10.3 ms; p < 0.001). PWD120 was found to be significantly lower in patients with patent IRA (31 patients) compared to those with occluded IRA (37 patients) (42.3±9.7 vs. 53.5±10.6 ms; p < 0.001). Logistic regression analysis revealed that PWD120 significantly predicted STR and IRA patency. A ≥51.6 ms PWD120 can predict an occluded IRA with a 87% sensitivity, ≥51 ms PWD120 can predict no reperfusion with a 74% sensitivity. CONCLUSION: PWD values, which were higher than 51 ms and 51.6 ms in patients who received fibrinolytic therapy, can serve as a marker of failed reperfusion and occluded IRA. PWD values, in combination with other reperfusion parameters, can contribute to the identification of rescue PCI candidates.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».