<b>A Cardiac Evoked Response Algorithm Providing Threshold Tracking</b>: A North American Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate a pacing system using the recognition of cardiac evoked response for the automatic adjustment of pacing output. Patients were prospectively followed after primary implantation of VVIR pacemakers using AutoCapture (St. Jude Medical CRMD). Sensing and pacing thresholds, polarization signal, evoked response, and AutoCapture performance were evaluated with serial visits and 24-hour Holter monitoring. Three hundred ninety-eight patients (mean age 71 +/- 15 years) were followed for an average duration of 1 year (3 days-1.75 years) with the algorithm functional in > 90% of patients. Backup pacing in the event of exit block was confirmed in all patients. Pacing thresholds remained stable at 0.89 +/- 0.34 V with a pulse width of 0.31 ms (with chronic output autoset at 0.3 V above the actual threshold). Evoked response exhibited a small but statistically significant increase with time (8.92 mV at implant, 9.60 mV at 12 months), however, this finding did not result in any change in AutoCapture function during our follow-up period. The polarization signal remained stable with minimal variation (1.12 mV at implant, 1.18 at 12 months). No clinical adverse events were observed using the AutoCapture algorithm. In this initial experience with the AutoCapture algorithm the evoked response and polarization measurements remained adequate, allowing the system to function in the majority of patients with safe, low output pacing. High energy backup pacing provided an added safety feature over fixed output devices in cases of unexpected threshold rises. Longer follow-up is required for continued long-term validation of the algorithm.
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 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 | 0,001 | 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 ».