Reducing Radiation Exposure During CRT Implant Procedures: Single‐Center Experience With Low‐Dose Fluoroscopy Settings and a Sensor‐Based Navigation System (MediGuide)
Notice bibliographique
Résumé
Sensor‐Based Navigation and CRT Implantation Introduction Cardiac resynchronization therapy (CRT) implant procedures are often complex and prolonged, resulting in substantial ionizing radiation (IR) exposure to the patient and operator. We assessed the impact of lower‐dose fluoroscopy settings and a sensor‐based electromagnetic tracking system (MediGuide™, MDG) on reducing IR exposure during CRT implantation. Methods A single‐center 2‐group cohort study was conducted on 348 consecutive patients, age 66.4 ± 11.0 years, 80.4% male, with CRT implant procedures from 2013 to 2015. Patients were arbitrarily assigned to MDG (N = 239) versus no MDG (N = 109) guidance. Lower‐dose fluoroscopy settings were adopted in January 2015 (3 instead of 6 fps; 23 instead of 40 nGy/pulse; N = 101). Results Overall, MDG was associated with an 82.1% reduction in IR exposure (393 μGray·m 2 vs. 2191 μGray·m 2 , P < 0.001). Lower‐dose fluoroscopy resulted in a 59.5% reduction in IR‐exposure without MDG (1055 μGray·m 2 vs. 2608 μGray·m 2 , P < 0.001) and 81.8% reduction with MDG (108 μGray·m 2 vs. 595 μGray·m 2 , P < 0.001). Low‐dose fluoroscopy combined with MDG was associated with a 95.9% lower exposure to IR when compared to standard fluoroscopy without MDG (108 μGray·m 2 vs. 2608 μGray·m 2 , P < 0.001). Procedures with MDG were shorter (96 minutes vs. 123 minutes, P < 0.001) and associated with a trend towards a higher success rate (94.6% vs. 89.0%, P = 0.062), with fewer coronary sinus cannulation failures (2.1% vs. 6.4%, P = 0.040). Conclusion Low‐dose fluoroscopy settings are highly effective (>50%) in reducing IR exposure during CRT implant procedures. When combined with MDG, >95% reduction in IR exposure is achieved. Moreover, MDG shortens procedural duration and may improve acute procedural outcomes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».