QT Correction: Using an Observed Regression Factor Applicable to a Population Subset
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A QT interval correction to standardized heart rate (QTc) is essential to compare drug effect or to mitigate cardiac risk in clinical practice. Numerous empirical formulas for QTc have been proposed. However, an effective and readily comprehensible method has been elusive. As QTc is dependent on demographics, concomitant drugs, health status, autonomic and diurnal variation, the applicability of these methods hinge on the characteristics of a population that is assessed. An individual QTc is ideal, but it requires substantial baseline ECG data and is beyond the scope for initial evaluation. As a compromise, an approach for a 'discontinuous' population subset is suggested. In this article, we outline the challenges of QTc, and select a power function [QTc = QT/{(RR)a}] in which a regression factor a relevant to a particular population subset is used. The formula is similar to the one used in the Bazett's (a=1/2) or Fridericia's (a=1/3) method. The use of this approach is illustrated with two small population subsets separated by age and out- or in-patient status. This QTc approach is relatively simple to implement in drug development or by a busy practitioner within his/her institution. Nevertheless, in view of the limitations of the illustrative sample size and confounding factors of this proposal, additional studies will be necessary for further evaluation of QTc methods.
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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 | 0,015 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».