Implantable Loop Recorder Allows an Etiologic Diagnosis in One-Third of Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The implantable loop recorder (ILR) is a useful tool for diagnosing paroxysmal conditions potentially related to arrhythmias. Most investigations have focused on selected clinical studies or high-volume centers. The aim of this study was to evaluate the indications and outcomes of the ILR in real clinical practice. METHODS AND RESULTS: This was a prospective, multicenter registry of patients undergoing ILR implantation for clinical indications (April 2006-December 2008). Clinical characteristics (symptoms, arrhythmias, treatments) were recorded in a database. Follow-up data at 1 year or after the occurrence of the first episode were also recorded. Total enrollment: 743 patients (male, 413, 55.6%; 64.9 ± 16 years); 228 (30.7%) had structural heart disease (SHD), and 183 (24.6%), bundle branch block (BBB). Recurrent syncope (76.4%) was the most common indication for implantation. Complete follow-up was obtained for 680 patients (91.5%). Three hundred and twenty-five patients (48%) presented 414 events, with a final diagnosis in 230 patients (70.8% of patients with events; 33.1% of patients with follow-up). Syncope secondary to bradyarrhythmia was the most frequent diagnosis. Similar rates of final diagnoses were noted in subgroups of SHD, BBB and normal heart. Regarding the cause of implantation, higher event rates were registered among patients with recurrent syncope. CONCLUSIONS: One-third of patients obtained a final diagnosis with the ILR, independent of the baseline characteristics. Only the cause of implantation provided different rates of final diagnosis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».