594Ventricular dysfunction in wolff-parkinson-white syndrome- a worry only in septal pathways?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Ventricular preexcitation in Wolff-Parkinson-White (WPW) Syndrome is associated with ventricular dysfunction. Our aim was to determine the prevalence of ventricular dysfunction and to assess risk factors associated with this condition. Methods: A retrospective analysis of all patients < 18 years of age with WPW Syndrome and normal cardiac anatomy who underwent an electrophysiology study (EPS) at our institution between January 1988 to December 2014. Ventricular dysfunction was defined as EF < 55%. Patients with EF ≧ 55% were used as controls. Results: There were 13/314 (4.1%) cases with ventricular dysfunction (median EF 46%[17-55%]). The median age was 23 months (0-199). Heart failure was the presenting symptom in 4/13 (31%), and only 5/13 (38%) had tachyarrhythmias. QRS duration was comparable (125 ± 25 vs 120 ± 21 msec, p=0.223). Pathway location varied; 3 right postero-lateral, 3 right postero-septal, 3 right antero-septal, 3 right antero-lateral, 2 right anterior, and 1 left posterior. Right antero-lateral pathways were more common (3/13 [23.1%] vs 9/301 [3%], p=0.01) and was associated with increased risk of developing ventricular dysfunction (OR 9.73, CI 2.2-41.5). Multiple pathways (2/13[15%] vs 29/301[9.6%], p=0.374) or pathway characteristics were comparable; AP ERP 340 msec vs 333 msec (p=0.312), shortest preexcited cycle length with atrial pacing 321 msec vs 304 msec (p=0.36). Conclusion: Ventricular dysfunction in WPW Syndrome is rare but can develop in right-sided pathways. Right antero-lateral pathway location was associated with increased risk of ventricular dysfunction. In the absence of clear risk factors, close follow-up regardless of arrhythmia burden is indicated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».