Electrical storm in patients with an implantable defibrillator: incidence, features, and preventive therapy: insights from a randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The purpose of this study was to assess the incidence, features, and clinical sequelae of 'electrical storm' (ES). METHODS AND RESULTS: This study is a prospectively designed secondary analysis of SHIELD; a randomized trial of azimilide for suppression of ventricular tachycardia/fibrillation (VT/VF) leading to implanted cardioverter defibrillator (ICD) therapies. Systematic and rigorous follow-up and blinded adjudication of ICD therapy allowed identification of all ESs (>/=3 separate VT/VF episodes leading to ICD therapies within 24 h). Of 633 ICD recipients, 148 (23%) experienced at least one ES over 1-year follow-up. No clinical predictors of ES were identified. Frequent VT episodes accounted for 91% of all ESs, with the remaining being VF alone or both VT plus VF. ES led to a 3.1-fold increase in arrhythmia-related hospitalization (95% CI 2.3-4.3; P<0.0001) compared with patients with isolated VT/VF, and to a 10.2-fold increase (95% CI 6.4-16.3; P<0.0001) compared with patients without VT/VF. Compared with placebo, azimilide (75 and 125 mg/day) reduced the risk of recurrent ES by 37% (HR=0.63, 95% CI 0.35-1.11, P=0.11) and 55% (HR=0.45, 95% CI 0.23-0.87, P=0.018), respectively. However, the reduction in time-to-first ES did not reach statistical significance by both doses (75 and 125 mg) of azimilide (HR=0.82, 95% CI 0.56-1.19, P=0.29 and HR=0.69, 95% CI 0.46-1.04, P=0.07), respectively. CONCLUSION: ES is common and unpredictable in ICD recipients and it is a strong predictor of hospitalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».