Accuracy of Atrial Tachyarrhythmia Detection in Implantable Devices with Arrhythmia Therapies
Notice bibliographique
Résumé
The clinical application of atrial tachyarrhythmia (AT) episode data stored by implantable devices is presently limited by the high proportion of inappropriate detection. We quantified the percentage of inappropriate AT detection in two implantable devices with AT diagnostics and therapies via meta-analysis of stored AT episodes from a number of clinical trials. The AT500 and GEM III AT, contain dual chamber logic to discriminate AT from ventricular tachycardia and far-field R wave (FFRW) oversensing using dual chamber bipolar electrograms. A subset of data from four clinical trials of 1,142 patients was considered. Manual analysis was performed on 21,553 stored episodes with atrial EGM and marker channel from 409 patients with stored episodes and the market-released device detection configuration. The percentage of episodes with inappropriate detection and termination was evaluated and compared between septal and nonseptal lead locations. The percentage of inappropriately detected episodes receiving ATP therapy was also determined. The percentage of episodes appropriately detected and the percentage of net episode duration (i.e., burden) recorded by the device were also determined from a separate analysis of 24-hour Holter recordings from a subset of 40 patients from one trial. Adjusted estimates of the percentage of appropriate [corrected] detection were 95.3% (93.5-96.7; 95% CI) for AT500 and 95.7% (84.3-98.9) for GEM III AT. Inappropriate detection was primarily due to FFRW oversensing or brief runs of premature atrial contractions (PACs). The device detected 100% of the sustained atrial arrhythmia episodes and 95.3% (range 76.1-99.9) of the net AT duration observed on the Holter recordings. AT detection was not influenced by atrial lead location. Appropriate detection of normal sinus rhythm at episode termination was 83.7% (80.7-86.3) for AT500 and 92.1% (84.5-96.2) for GEM III AT. Accurate detection and discrimination of FFRWs validates the reliability of AT diagnostic data and decreases the risk of inappropriate device therapy.
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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 ».