Automatic analysis of pacemaker diagnostic data in the identification of atrial tachyarrhythmias in patients with no prior history of them
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Modern pacemakers provide a large amount of diagnostic data. Given the limited time available during a pacemaker follow-up visit essential information may be overlooked. This registry was conducted to assess the utility of an expert system that analyses the diagnostic data collected by an implanted pacing device and notifies and advises the physician about suspected technical issues and arrhythmias that need further attention. METHODS: Patients with various standard indications for pacing were included in this registry and received single or dual chamber pacemakers. Data were collected and analysed by the expert system during at least two subsequent follow-up visits. The evaluation of this system focused on data obtained from patients with a dual chamber pacing device without prior history of atrial arrhythmias. RESULTS: A total number of 239 patients without prior history of atrial tachyarrhythmias were included in this analysis. Atrial tachyarrhythmias were detected in 73 (31%) of these patients. The highest incidence of newly detected arrhythmias occurred in the group of patients with high-degree AV block and VDD pacemakers. Furthermore, newly detected arrhythmias predominantly occurred in the period shortly after implantation. Device programming suggestions by the expert system were adopted in 30% of the cases. Following detection of atrial tachyarrhythmias by the expert system, pharmacological management was adjusted at 71% of the first follow-up visits and at 27% of later follow-up visits. CONCLUSION: Results of this registry show that this expert system provides a valuable tool for the detection of atrial tachyarrhythmias during pacemaker follow-up visits.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».