International Academy of Cardiology 18th World Congress on Heart Disease Annual Scientific Sessions 2013. Vancouver, B.C., Canada, July 26-29, 2013
Notice bibliographique
Résumé
Objectives \nWe assessed the feasibility of CartoSoundTM technology (Biosense \nWebster Inc, Diamond Bar, CA) to image the three-dimensional (3D) relationships of fibrotic binding sites between leads and the \ncardiovascular system during lead extraction. \nBackground \nFibrous adherences are the principal cause of permanent cardiac \npacing lead failed removal and complications, and are not directly \nvisualized by standard approach. \nMethods and Results \nSegments of real-time 2D ultrasound images were acquired using a 10-Fr 3D SoundStarTM catheter and integrated into the Carto mapping system to obtain 3D CartoSound anatomical maps of the superior vena cava, right atrium (RA), coronary sinus, right ventricle (RV), pacing leads, and fibrous tissue during lead removal. Lead extraction procedure was performed on 46 patients (38 men; mean age 73.7±10.5 years), and 90 leads (1.96 leads/patient) with a mean time from implant of 62.7±51.8 months. CartoSound was able to detect more binding sites in RA (17.4% vs. 4.3%, p=.04), and RV (43.5% vs. 21.7%, p=.04) compared to fluoroscopy. Mean fibrosis volume (mean 2.0±1.6 cm3) correlated positively with time from implant (r=.38, p<.05), and powered-sheaths use (r=.39, p<.05), and negatively with procedural success (r=-.37, p<.05). Mean CartoSound evaluation time was 4.9±2.3 min. When compared to standard approach, the CartoSound use was characterized by a significantly lower mean procedure time (99±35.5 min vs. 30.1±23.2 min, p=.001), and major complications (1.7% vs. 0%, p=.03). \nConclusions \nReal-time 3D fibrosis assessment using CartoSound anatomical mapping is feasible during lead extraction. Its role as a complementary surveillance tool to improve procedural outcomes requires extensive validation.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».