Modeling the influence of the VV delay for CRT on the electrical activation patterns in absence of conduction through the AV node
Notice bibliographique
Résumé
From epidemiological studies, it has been shown that 0.2% of men and 0.1% of women suffer from a degree of atrioventricular (AV) block. In recent years, the palliative treatment for third degree AV block has included Cardiac Resynchronization Therapy (CRT). It was found that patients show more clinical improvement in the long term with CRT compared with single chamber devices. Still, an important group of patients does not improve their hemodynamic function as much as could be expected. A better understanding of the basis for optimizing the devices settings (among which the VV delay) will help to increase the number of responders. In this work, a finite element model of the left and right ventricles was generated using an atlas-based approach for their segmentation, which includes fiber orientation. The electrical activity was simulated with the electrophysiological solver CARP, using the Ten Tusscher et al. ionic model for the myocardium, and the DiFrancesco-Noble for Purkinje fibers. The model is representative of a patient without dilated or ischemic cardiomyopathy. The simulation results were analyzed for total activation times and latest activated regions at different VV delays and pre-activations (RV pre-activated, LV pre-activated). To optimize the solution, simulations are compared against the His-Purkinje network activation (normal physiological conduction), and interventricular septum activation (as collision point for the two wave fronts). The results were analyzed using Pearson's coefficient of correlation for point to point comparisons between simulation cases. The results of this study contribute to gain insight on the VV delay and how its adjustment might influence response to CRT and how it can be used to optimize the treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».