P292Does the regional incidence and cycle length of AF mechanisms differ between de novo and redo ablation patients?
Notice bibliographique
Résumé
Funding Acknowledgements: Acutus Medical Background: AF pts can require >1 ablation to achieve successful outcome. The inability to map AF mechanisms (AFMs) may contribute to the lack of success. A new, non-contact, 3-D imaging/mapping system that uses ultrasound (U/S) to acquire chamber anatomy and dipole density (DD) instead of voltage to globally map AF, enabled characterization of AFMs in de novo and redo ablation pts. Purpose: Quantify and compare regional incidence and avg. fibrillatory CL of AFMs in de novo and redo AF ablation pts. Methods: Pts were mapped prior to ablation using a 6-splined catheter with 48 U/S crystals and 48 electrodes. U/S LA anatomies were constructed and 4 sec of AF mapped. DD inverse solution subtracts distant sources and displays localized map of activation, highlighting arrhythmic drivers and maintainers. Conduction is displayed as a retrospective moving color-map. Red is present location of leading-edge, while trailing color-bands represent past locations in time. Identified AFMs were classified as focal, rotational and irregular. Results: A total of 13 de novo and 10 redo pts were enrolled at 5 sites. De novo/Redo; 85%/75% Male, Age 58.2/62.9, AF duration 3.6 ± 5.6 /9.1 ± 4.9 yrs, LAD 42.3 ± 6.5/46.8 ± 6.5 mm, ablation conversion 15%/60%. AF duration and ablation conversion were significant (p = 0.01). Incidence of regional AFMs was not statistically different between the groups. All of the AFMs (100%) in the redo group were non-pulmonary vein (PV) related. Non-PV AFM incidence was similarly high in de novo (96.7%) (Figure 1). Regional and irregular AFM CLs in the redo group were significantly longer than the de novo group. Conclusions: The incidence of regional AFMS is similar in de novo and redo pts with a similar proportion being non-PV related. AFM CL was longer in redo patients likely due to effect of prior ablation. Abstract P292 Figure.
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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) | 0,000 | 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 ».