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Enregistrement W2513785767 · doi:10.14740/cr495w

Fragmented QRS as a Marker of Electrical Dyssynchrony to Predict Inter-Ventricular Conduction Defect by Subsequent Echocardiographic Assessment in Symptomatic Patients of Non-Ischemic Dilated Cardiomyopathy

2016· article· en· W2513785767 sur OpenAlexvenueno aff
Santosh Kumar Sinha, Kush Kumar Bhagat, Mohammad Asif, Karandeep Singh, Mohit Sachan, Vikas Mishra, Nasar Afdaali, Mukesh Jitendra Jha, Ashutosh Kumar, Shravan Singh, Rupesh Sinha, Dibbendhu Khanra, Ramesh Thakur, C. M. Varma, Vinay Krishna, Umeshwar Pandey

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineQRS complexDilated cardiomyopathyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Left ventricular (LV) dyssynchrony frequently occurs in patients with heart failure (HF). QRS ≥ 120 ms is a surrogate marker of electrical dyssynchrony, which occurs in only 30% of HF patients. In contrary, in those with normal QRS (nQRS) duration, LV dyssynchrony has been reported in 20-50%. This study was carried out to investigate the role of fragmented QRS (fQRS) on the surface electrocardiography (ECG) as a marker of electrical dyssynchrony to predict the presence of significant intraventricular dyssynchrony (IVD) by subsequent echocardiographic assessment. METHODS: A total of 226 consecutive patients with non-ischemic cardiomyopathy were assessed for fQRS on surface ECG as defined by presence of an additional R wave (R prime), notching in nadir of the S wave, notching of R wave, or the presence of more than one R prime (fragmentation) in two contiguous leads corresponding to a major myocardial segment. Tissue Doppler imaging (TDI) was performed in the apical views (four-chamber, two-chamber and long-axis) to analyze all 12 segments at both basal and middle levels. Time-to-peak myocardial sustained systolic (Ts) velocities were calculated. Significant systolic IVD was defined as Ts-SD > 32.6 ms as known as "Yu index". RESULT: Of the total patients, 112 had fQRS (49.5%), while 114 had nQRS (50.5%) with male dominance (M/F = 71:29). Majority of patients were in NYHA class II (n = 122, 54%) followed by class III (n = 83; 37%), and class IV (n = 21; 9%). There were no significant differences among both groups for baseline parameters except higher QRS duration (102.42 ± 14.05 vs. 91.10 ± 13.75 ms; P = 0.001), higher Yu index (35.64 ± 12.79 vs. 20.45 ± 11.17; P = 0.01) and number of patients with positive Yu index (78.6% vs. 21.1%; P = 0.04) in group with fQRS compared with group with nQRS. fQRS complexes had 84.61% sensitivity and 80.32% specificity with positive predictive value of 78.6% and negative predictive value of 85.9% to detect IVD. On detailed segmental analysis for fQRS distribution, inferior segment had maximum (37%), followed by anterior (23%), lateral (19%), inferior and lateral (11%), anterior and inferior (8%), and anterior and lateral (2%). Among 104 patients with significant dyssynchrony, 88 patients (84.6%) had fQRS in the dyssynchronic segment. CONCLUSION: Fragmentation of QRS complex is an important predictor of electro-mechanical dyssynchrony. It is also helpful in localizing the dyssynchronous segment. In future, larger studies may be carried out to investigate the role of fQRS as a predictor of response to cardiac resynchronization therapy (CRT) in this subgroup of HF patients with narrow QRS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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