Predicting the Outcome of Patients with Unexplained Syncope Undergoing Prolonged Monitoring
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Patients with unexplained syncope are often considered candidates for prolonged monitoring or empiric pacing when noninvasive and invasive investigations fail to provide a diagnosis. Identifying the outcome of patients undergoing prolonged monitoring that would ultimately benefit from empiric pacing may permit a cost-effective approach to resolution of syncope. Two hundred and six patients (age 57 +/- 18 years, 57% male) underwent prolonged monitoring with an implanted loop recorder for syncope of unknown origin. The median number of previous syncopal episodes was four (mean 29 +/- 133). Prior tilt testing was performed in 63% of patients, and electrophysiological testing in 46%. Symptoms recurred during follow-up in 142 patients (69%). Recurrence was associated with bradycardia leading to pacemaker implantation in 35 patients (17.0%), tachycardia in 12 (5.8%), sinus rhythm in 63 (30.6%), neurally mediated syncope based on rhythm and clinical assessment in 22 (11%), and failed activation in 10 (5%). Logistic regression analysis of baseline variables found that age was the only independent variable that predicted the need for pacing, associated with a 3% increase in risk per advancing year of age (odds ratio 1.027, P = 0.026). Despite this finding, no age group could be identified in which the likelihood of requiring pacing exceeded 30%. Logistic regression also found that patients with structural heart disease were less likely to experience recurrent symptoms during monitoring (49% vs 78%, P = 0.001) and that advancing age was associated with earlier recurrence of symptoms (P = 0.01). The etiology of recurrent syncope is diverse and cannot be predicted by baseline clinical variables. Empiric pacing appears to have little role in the management of this patient population.
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.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle