Specific patterns of premature beats tend to initiate ventricular tachyarrhythmias in human patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Previously, we demonstrated that certain patterns of abnormal rapid beats, notably “short-long-short-short” (SLSS) patterns, tend to produce action potential block in computer models, and tend to initiate VF in in vivo canine experiments, consistent with our theory based on electrical restitution. Here we present evidence that these same patterns often precede VF in human ECG recordings. Methods. Thirty-four ECG recordings from just prior to and during tachyarrhythmic events were obtained from ICDs implanted in several human patients. The distributions of the first four abnormal RR intervals prior to arrhythmia onset were fit to single-gaussian and dual-gaussian distributions. Results. Dual-gaussian distributions were obtained for the second and third abnormal beats, while single gaussian distributions were obtained for the first and fourth. These distributions are consistent with the tendency of the SLSS pattern of premature beats, as well as SLLS and SSSS patterns, to precede the tachyarrhythmic event, as described by our computer model. Conclusions. The results provide further evidence that electrical restitution theory, the basis for both our theory and computer model, although imperfect, is sufficient to both predict and understand the manner in which premature beats initiate VF. This understanding may, in the future, lead to new methods for preventing VF, through the imposition of stimuli designed to avoid the dangerous premature beat patterns described in this study.
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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 découle