Clinical feasibility of targeted cardiac resynchronization lead delivery using a 3D MRI cardiac model
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac resynchronization therapy (CRT) aims to reduce dyssynchronous contraction through simultaneous pacing of the right ventricular (RV) septum and left ventricular (LV) lateral wall. Up to 40% of patients do not respond, largely attributed to lack of dysynchrony and/or transmural scar at pacing sites. In this pilot study we tested the feasibility of guiding LV and RV leads to “optimal” segmental targets using a MRI-based 3D surface rendered cardiac model. Ten consecutive patients planned for CRT were recruited. All patients underwent cardiac MRI inclusive of cine and delayed enhancement (DE) imaging using a 3T scanner. A blinded interpreter determined the time to maximal radial wall thickening (TmWT) and myocardial scar burden for each of 16 segments. All potential LV lead targets were ranked according to scar burden (lowest first) and then sub-ranked by TmWT (highest first). All potential RV lead targets were ranked according to scar burden (lowest first). These rankings were encoded onto a surface rendered cardiac model, displayed in standard fluoroscopic views (Figure 1A ) and used to direct lead placement by fluoroscopy. A cardiac gated CT was then performed at a 1-month follow-up visit (Figure 1B ) to assess procedural success for target achievement. Figure 1 Mean age and LVEF was 68.5 ±6.7 years and 25.6 ±10.8%, with a mean NYHA class of 2.9 ± 0.6. “Optimal” LV and RV pacing sites differed from conventional pacing sites (basal posterolateral segment and RV apex) in 9 and 4 patients, respectively. All patients successfully underwent CRT device implantation with a mean fluoroscopy time of 23 ± 10.9 minutes. Post-device CT imaging showed LV and RV leads to be successfully delivered to the “optimal” or immediately adjacent segment in 90% and 90% of patients, respectively. The only documented complication was a small pericardial effusion not requiring drainage in a patient that was prescribed conventional lead positioning by the model. In this pilot study we demonstrate that a targeted approach to CRT lead placement using an MRI-based cardiac model is clinically feasible. A prospective clinical trial evaluating the clinical benefit of this approach is planned.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».