New electrocardiographic criteria to differentiate the Type-2 Brugada pattern from electrocardiogram of healthy athletes with r'-wave in leads V1/V2
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Diagnosis of Type-2 Brugada pattern remains challenging and it could be confused with other electrocardiogram (ECG) patterns presenting an r'-wave in leads V1-V2 like in healthy athletes. This could impact their ability to perform competitive sports. The aim of the study was to evaluate, as a proof of concept, the new ECG criteria to differentiate the Type-2 Brugada pattern from the ECG pattern of healthy athletes depicting an r'-wave in leads V1-V2. METHODS AND RESULTS: Surface ECGs from 50 patients with Brugada syndrome and type-2 Brugada pattern and 58 healthy athletes with an r'-wave in leads V1-V2 were analysed. Different criteria based on the characteristics of the triangle formed by the ascendant and descendant arms of the r'-wave in leads V1-V2 were compared. The duration of the base of the triangle at 0.5 mV (5 mm) from high take-off ≥160 ms (4 mm) has a specificity (SP) of 95.6%, sensitivity (SE) 85%, positive predictive value (PPV) 94.4%, and negative predictive value (NPV) 87.9%. The duration of the base of the triangle at the isoelectric line ≥60 ms (1.5 mm) in leads V1-V2 has an SP of 78%, SE 94.8%, PPV 79.3%, and NPV 93.5%. The ratio of the base at isoelectric line/height from the baseline to peak of r'-wave in leads V1-V2 has an SP of 92.1%, SE 82%, PPV 90.1%, and NPV 83.3%. CONCLUSIONS: The three new ECG criteria were accurate to distinguish the Type-2 Brugada pattern from the ECG pattern with an r'-wave in healthy athletes. The duration of the base of the triangle at 0.5 mV from the high take-off is the easiest to measure and may be used in clinical practice.
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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 | 0,001 |
| 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 ».