The Effectiveness of Transtelephonic Monitoring of Pacemaker Function in Pediatric Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To determine the sensitivity and specificity, rate of compliance, and predictors of failure of telephone transmission of pacemaker function in a pediatric population. METHODS: A total of 2,638 pacemaker transmission records were reviewed retrospectively. Standard calculations of sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values were performed. Longitudinal data analysis was used to detect factors influencing the effectiveness of transtelephonic monitoring. The proportion of missed transmissions was calculated, thus enabling assessment of compliance. Logistic regression was performed to determine predictors of poor compliance. RESULTS: Telephone transmission of pacemaker function, as a diagnostic tool, had a sensitivity of 94.8%, specificity of 99.2%, positive predictive value of 82.1%, and negative predictive value of 99.9%. Longitudinal analysis failed to show any significant predictors of transmission failure. Compliance with a prescribed transmission reached 84.5% in our patient population. Logistic regression analysis failed to identify any predictors of noncompliance. CONCLUSION: Values for sensitivity and specificity indicate that telephone transmission is a useful diagnostic tool for assessing pacemaker function at a distance. Negative predictive value is 99.9%, indicating that normal telephone transmissions are very reassuring of normal pacemaker function. Telephone transmission is equally successful in all age groups, genders, distances from a tertiary referral center, underlying diagnoses, pacing modes, and pacemaker models. Compliance with telephone transmission follow-up was higher in our population than in previous studies.
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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 | 0,003 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».