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Enregistrement W2133879403 · doi:10.1016/j.eupc.2005.03.016

Effects of antiarrhythmic drug therapy on atrioventricular nodal function during atrial fibrillation in humans*

2005· article· en· W2133879403 sur OpenAlexafffund
Laurence Mangin, Alain Vinet, Pierre Pagé, Leon Glass

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthMitacsCanadian Institutes of Health ResearchFondation Simone et Cino Del Duca
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationAmiodaroneMetoprololAtrioventricular nodeCardiologyInternal medicineAtrium (architecture)AnesthesiaTachycardia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To assess the effects of metoprolol and amiodarone on atrial and ventricular activity during atrial fibrillation (AF) in post-surgical patients, and to develop and use a mathematical model of the atrioventricular (AV) node during AF that incorporates parameters describing the properties of the AV node to evaluate the physiological basis of the drug effects. METHODS AND RESULTS: Ten post-surgical patients were evaluated where three received no medical therapy, three received metoprolol, three received amiodarone, and one received both metoprolol and amiodarone. The medications led to increases of 37-310 ms in the mean VV interval in treated patients, but much smaller changes in the mean AA intervals in the right and left atria. The mathematical model incorporating a random influence of the concealed conduction parameter was capable of reproducing the histograms of the VV intervals based on the input from the right atrium by systematically searching parameter space. CONCLUSIONS: Changes in the ventricular rate are mainly due to the alteration in the AV nodal properties rather than changes in the atrial rhythm. The medications can display differential effects on the physiological properties of the AV node, and therefore the mathematical model may help to identify novel pharmacological targets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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