Choice and Utility of Pacing Maneuver in Establishing the Mechanism of Supraventricular Tachycardia: A Single Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate the choice and utility of pacing maneuvers in the electrophysiology (EP) laboratory in establishing supraventricular tachycardia (SVT) mechanism. METHODS: We retrospectively examined a cohort of 160 consecutive patients with SVT presenting for invasive EP evaluation to a single center with 8 electrophysiologists. We analyzed the utility of the two most commonly used pacing maneuvers: (1) ventricular entrainment (VE) and (2) His-refractory premature ventricular stimuli (HRPVC) during SVT. RESULTS: VE was performed in 96 patients: atrial tachycardia (AT) 12, atrioventricular nodal reentrant tachycardia (AVNRT) 66, and orthodromic reciprocating tachycardia (ORT) 18. During VE, AT patients were most likely to have ventriculo-atrial (VA) dissociation (AT 58%, AVNRT 18%, ORT 0%, P < 0.001) and had a tendency towards less SVT termination (AT 0%, AVNRT 9%, ORT 11%, P = 0.19). HRPVCs were delivered in 39 patients: AT 1, AVNRT 24, and ORT 14. Advancement of atrial signal with HRPVC was only observed in ORT (AT 0%, AVNRT 0%, ORT 79%, P < 0.001) and SVT termination was also mostly observed in ORT (AT 0%, AVNRT 4%, ORT 21%, P = 0.33). The overall diagnostic utility of VE was lowest in AT (AT 42%, AVNRT 71%, ORT 83%, P = 0.04), while HRPVC was rarely used in AT. Furthermore, the utilization of maneuvers varied extensively (0% to100%) among the 8 electrophysiologists. CONCLUSION: There is great variation in the utilization of pacing maneuvers and their utility in ascertaining the mechanism of SVT. Our results support the fact that discerning AT from AVNRT mechanism remains the most challenging task in SVT diagnosis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».