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Enregistrement W2570057164 · doi:10.1088/1361-6579/aa57b4

Estimation of the QT-RR relation: trade-off between goodness-of-fit and extrapolation accuracy

2017· article· en· W2570057164 sur OpenAlexafffund
Alain Vinet, Bruno‐Pierre Dubé, Réginald Nadeau, O. Mahiddine, Vincent Jacquemet

Notice bibliographique

RevuePhysiological Measurement · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsQT intervalStatisticsExtrapolationMean squared errorGoodness of fitHeart rateElectrocardiographyConfidence intervalCardiologyMedicineInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Correction of the QT interval in the ECG for changes in heart rate (RR interval) is needed to compare groups of patients and assess the risk of sudden cardiac death. The QTc represents the QT interval at 60 bpm, although most patients typically have a faster heart rate, thus requiring extrapolation of the QT-RR relationship. OBJECTIVE: This paper investigates the ability of QT-RR models with increasing number of parameters to fit beat-to-beat variations in the QT interval and provide a reliable estimate of the QTc. APPROACH: One-, two- and three-parameter functions generalising the Bazett and Fridericia formulas were used in combination with hysteresis reduction (memory) obtained by time-averaging the history of RR intervals with exponentially-decaying weights. In normal men and women datasets of Holter recordings in normal subjects (24 h monitoring), two measures were computed for each model: the root mean square error (RMSE) of fitting and the difference between the estimated QTc and a reference QTc obtained by collecting data points around RR = 1000 ms. MAIN RESULTS: The two- and three-parameter functions all gave similar low RMSE with uncorrelated residues. An optimal memory parameter was found that still minimized the RMSE and could be used for all functions and subjects. This reduction in RMSE resulted from changes in the parameters linked to the increased steepness of the QT-RR relation after hysteresis reduction. At optimal memory, the two and three-parameter models provided poorer prediction of the QTc as compared to the Fridericia's model in subjects with fast heart rates, since accurate representation of the steeper QT-RR relation worsened the extrapolation that was then needed to determine the QTc. SIGNIFICANCE: As a result, among all models investigated, the Fridericia formulation offered the best trade-off for QTc prediction robust to memory and fast heart rates.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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