Atrioventricular Interval Optimization and Exercise Tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Modern pacemakers offer many programming options regarding the AV interval including the ability to vary AV intervals depending on whether atrial activity is paced or spontaneous and to shorten AV intervals with increasing rates. To determine if optimization of these features improves exercise tolerance, 14 patients with intact sinus node function and AV block treated with dual chamber pacemakers were enrolled in a randomized double-blind crossover trial. Doppler echocardiographic measurements of cardiac index and mitral flow were assessed over a range of programmable AV intervals at rest to determine each patient's optimal AV interval. Eleven patients completed serial graded exercise tests with spiroergometry after randomly programming the AV interval three ways in a crossover manner: fixed AV interval = 150 ms without rate adaptation (150/Fixed), fixed AVinterval = 150 ms with rate adaptation (150/R), or optimized AV interval with rate adaptive AV interval shortening (optimized/R). Exercise capacity was determined by maximum oxygen uptake. Ten men and four women, age 64 +/- 8 years, were enrolled. At rest, optimization of the AVintervalimproved the cardiac index by 21% (P < 0.001) and mitral flow by 13.4% (P < 0.001) when compared to least-favorable AV intervals. During exercise, no differences in maximum heart rates were noted. Maximum oxygen uptake was increased in both groups with rate adaptive AVinterval shortening when compared tofixed AVinterval without rate adaptation: 13.9% (adjusted P < 0.04) and 14.6% (adjusted P < 0.02) in optimized/R and 150/R, respectively. No differences were noted between optimized/R and 150/R. In conclusion, rate adaptive AV interval shortening improved exercise tolerance independent of changes in heart rate. However, optimization of the AV interval with Doppler echocardiography at rest did not further improve exercise capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».