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Enregistrement W1986770588 · doi:10.1093/eurjhf/hfn016

Heart Rate <i>per se</i> Impacts Cardiac Function in Patients with Systolic Heart Failure and Pacing: A Pilot Study

2009· article· en· W1986770588 sur OpenAlexaff
Damien Logeart, Jean-Pierre Gueffet, François Rouzet, Françoise Pousset, Christophe Chavelas, Alain Cohen Solal, Guillaume Jondeau

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart rate and cardiovascular health
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionCardiologyInternal medicineHeart failureRadionuclide ventriculographyQRS complexHeart rateNatriuretic peptideCardiac function curvePulmonary arteryBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This study was designed to compare the specific effects of two heart rates (HR), 55 and 75 b.p.m., in patients with heart failure (HF). METHODS AND RESULTS: Patients with chronic HF, left ventricular ejection fraction (LVEF) </= 35%, and a pacemaker with >90% of paced QRS, were included in a randomized cross-over trial of two 3-month periods where pacing rate was set at either 55 or 75 b.p.m. At the end of each period, patients were examined and radionuclide ventriculography, echocardiography, and blood sampling were performed for centralized and blinded analysis. Two patients did not complete the study because of early worsening while paced at 75 b.p.m. Twelve patients completed the study. Compared with 75 b.p.m., pacing at 55 b.p.m. was associated with a higher LVEF [+4.7% (2.6-6.7), P < 0.001], lower B-type natriuretic peptide levels [-91 pg/mL (-148 to -33), P < 0.01], lower systolic pulmonary artery pressure (41 +/- 10 vs. 47 +/- 10 mmHg, P = 0.02) and lower NYHA (New York Heart Association) class (2.2 +/- 0.6 vs. 2.6 +/- 0.5, P = 0.03). The baseline pacing rate prior to inclusion had no effect on results. CONCLUSION: HR per se may impact cardiac function and low HR might be beneficial in patients with systolic HF compared with intermediate HR.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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