Combining Shock Reduction Strategies to Enhance ICD Therapy: A Role for Computer Modeling
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop a computer model to test shock reduction strategies such as antitachycardia pacing and shock withholding for supraventricular rhythms, oversensing, and nonsustained ventricular tachycardia. BACKGROUND: While the implantable cardioverter defibrillator (ICD) can reduce mortality, inappropriate ICD shocks remain a limitation. Randomized trials provide evidence of efficacy, but they are not always practical. Computer models provide an alternative approach, and are particularly useful when evaluating multiple interventions. METHODS: A computer model was developed using clinical data and validated in a large ICD data set (EMPIRIC). After validation, the model was applied to 736 adjudicated clinical episodes from the ICD arm of Sudden Cardiac Death Heart Failure Trial (SCD-HeFT). RESULTS: The shock reduction strategies hypothetically reduced the number of VT/VF shocked episodes in SCD-HeFT by an estimated 59% (from 952 observed to 395 modeled shocks, probability of >0.999) at detection duration settings (18 of 24 intervals). The percentage of patients experiencing inappropriate shocks over 5 years was decreased by 15% (23.5-8.4%), and the number of shocks for non-VT/VF episodes was decreased from 423 to 77 (82% reduction). The percentage of patients receiving shocks for VT/VF was reduced from 30.7% (SCD-HeFT) to 26.1% with the addition of ATP. Extended detection (24 of 32 or 30 of 40 intervals) showed modest additional improvement compared to 18 of 24 intervals. CONCLUSION: Computer modeling is able to predict the results of a known clinical trial and demonstrate that shock reduction strategies have the potential to significantly reduce inappropriate and unnecessary ICD shocks versus the mandated programming used in SCD-HeFT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».