Estimating Atrial Action Potential Duration from Electrograms
Notice bibliographique
Résumé
Electrogram analysis is important in clinical and experimental settings. Activation recovery interval (ARI) has been used to measure ventricular action potential duration (APD) but its suitability for the atria has not been addressed. Mapping of atrial repolarization may be especially important during nerve stimulation since large heterogenous APD changes may manifest. This study assessed the utility of estimating APD in the atria using electrograms. A computer model of the atria was used to compute electrograms. Two different atrial waveforms were used, as well as two ventricular. APD was modulated with an acetylcholine- (ACh) dependent potassium channel and varying the spatial ACh distribution. ARI was computed, as well as the area under the repolarization wave (ATa). APD was measured by four methods. Atrial electrograms were also compared to monophasic action potentials recorded from a dog. ARI computed from atrial action potentials was not very precise, with errors ranging over 30 ms. Determining changes in APD induced by changing [ACh] yielded larger errors. Conversely, ventricular action potentials produced ARIs that very closely correlated with APD, and changes in APD . Positive ATa indicated regions of shortened APD, and islands of ACh release were clearly demarcated by ATa polarity. Experimentally, ARI was able to detect changes in APD, but did not measure APD well. The faster rate of ventricular repolarization produces larger currents that are less susceptible to electrotonic coupling effects, improving correlation with APD. ARI most closely correlated with APD measured as a fixed threshold above rest. Atrial APs produce electrograms that can be used to detect changes in APD. This may be improved by decreasing coupling. The ATa is a robust measure for precisely identifying spatial APD heterogeneities.
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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) | 0,000 | 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 ».