The effect of low potassium in Brugrada Syndrome: A simulation study
Notice bibliographique
Résumé
Brugada Syndrome (BrS) is associated with an increased risk of ventricular arrhythmias. It is caused by ion channel abnormalities and is characterized by coved ST elevation, J wave appearance and negative T waves in the right precordial electrocardiographic lead. The changes in the electrocardiogram (ECG) in the setting of BrS can be due to reduced inward currents, increased outward currents (I to ) and fibrosis. Some clinical reports relate hypokalemia to arrhythmic events (in the presence of other pathologies). Hypokalemia contributes to ST-segment elevation and changes in the T-wave morphology. It seems plausible that in patients with BrS, low extracellular potassium concentration ([K+] o ) might increase repolarization gradients, especially in right ventricle (RV), setting the stage for ventricular arrhythmia. The main goal of this study is evaluate the effect of low [K+] o in BrS using a mathematical modeling approach. Our results show that transmural dispersion of repolarization (TDR) was augmented in hypokalemic conditions. Furthermore, T peak -T end interval was calculated from the pseudo-ECG and was increased by 14 and 51 % in BrS and in BrS combined with hypokalemia, respectively, with respect to control. Additionally, a prominent J wave was observed in BrS and this increased if hypokalemia was also introduced.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».