New Body Surface Isopotential Map Evaluation Method to Detect Minor Potential Losses in Non–Q-Wave Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Potential losses caused by stable non-Q-wave myocardial infarction (MI) are too small to diagnose with the use of standard ECG. The aim of the present study was to obtain accurate diagnostic criteria for this prognostically important disease with the help of body surface mapping. METHODS AND RESULTS: Body surface potentials were recorded with the use of 63 unipolar leads in 45 patients with a non-Q-wave MI (41 to 75 years old); 24 healthy adults, 42 patients with unstable angina, and 70 patients with Q-wave MI served as reference groups. Qualitative pathological features of the isopotential maps, such as onset time and site and magnitude of the first right-anterior/anterior minimum, as well as pathological negativities at that time, were defined in non-Q-wave MI cases. These features, which account for the activation sequence and the body surface projections of specific cardiac regions (Selvester classification), showed a 91% sensitivity and an 88% specificity for the detection of non-Q-wave MI. In comparison, the different departure maps (first third QRS, QRS, and QRST isoarea) resulted in less favorable specificities (50% to 58%). Concordance between the isopotential maps and the acute-phase ECG (90%), hypokinesis (64%), fixed perfusion defects (59%), and significant stenosis of the infarct-related coronary artery (87%) supported the concept that these isopotential map changes correspond to the supposed sites of MI. There were pathological features in 69% of patients with unstable angina, with similar concordances as in non-Q-wave MI. CONCLUSIONS: Isopotential maps revealed characteristic features that were suitable for the detection and localization of non-Q-wave MI in the clinical setting of unstable coronary artery disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».