Frequency analysis of the signal-averaged ECG of postinfarction patients for prediction of cardiac death
Notice bibliographique
Résumé
Frequency domain analyses based on the Fast Fourier Transform (FFT), Wavelet decomposition (WD) and Power law scaling (PLS) were performed on the signal-averaged ECG (SAECG) of 2461 postinfarction patients for the purpose of predicting cardiac death (CD) and compared to time domain (TD) analysis. During follow-up (2 years), 158 patients had CD. FFT was used to estimate the power area ratio from (20 to 50 Hz)/(0 to 20 Hz) and from (40 to 100 Hz)/(0 to 40 Hz). The relative energy (RE) of the SAECG was calculated in seven frequency bands ranging from 0 to 250 Hz using WD. PLS slope was estimated from the spectral log-log plot. Multivariate analysis (Cox) showed QRS duration as the best time domain parameter (risk=3.2, p<0.0005) with RE below 3.9 Hz (risk=2.2, p<0.0006) and RE from 7.8 to 15.6 Hz (risk=2.3, p<0.0006) as independent and significant predictors of CD. FFT and PLS parameters were excluded from the model. WD parameters of the SAECG used for predicting of CD after MI allowed a significant discrimination between CD patients and survivors. The statistical results obtained with the WD parameters were comparable with those obtained by TD parameters.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».