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Enregistrement W2082875503 · doi:10.1002/ccd.20829

Rapid pacing to facilitate transcatheter prosthetic heart valve implantation

2006· article· en· W2082875503 sur OpenAlexaff
John G. Webb, Sanjeevan Pasupati, L. Achtem, Christopher Thompson

Notice bibliographique

RevueCatheterization and Cardiovascular Interventions · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyProsthesis designInternal medicineHeart valveSurgeryAortic valve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We describe the technique of, and our experience with, rapid ventricular burst pacing to facilitate transcatheter heart valve implantation. BACKGROUND: Endovascular therapeutic procedures frequently require the precise placement of implantable devices. The precision of transcatheter device deployment may be hampered by cardiac motion or the effects of intravascular flow. Burst pacing is associated with a reduction in stroke volume, cardiac output, transvalvular flow, and cardiac motion. METHODS: Rapid pacing was used in 40 consecutive patients with severe aortic stenosis undergoing implantation of catheter-delivered prosthetic valves. Clinical, procedural, and hemodynamic records were reviewed. RESULTS: A mean of 5 +/- 2 burst pacing sequences at rates of 150-220 min(-) (1) were used during balloon valvuloplasty and valve deployment. The duration of pacing required during valve deployment was 12 +/- 3 sec. Pacing was relatively well tolerated when cautiously used with judicious recovery intervals and pressor support. Rapid pacing was associated with a rapid and effective reduction in systemic blood pressure, pulse pressure, transvalvular flow as well as cardiac and catheter motion. CONCLUSIONS: Rapid pacing is a relatively reliable technique to facilitate precise transcatheter deployment of prosthetic heart valves and other endovascular therapeutic devices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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