Initial Clinical Experience With a New Automated Antitachycardia Pacing Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antitachycardia pacing (ATP) in implantable cardioverter-defibrillators (ICD) decreases patient shock burden but has recognized limitations. A new automated ATP (AATP) based on electrophysiological first principles was designed. The study objective was to assess the feasibility and safety of AATP in ambulatory ICD patients. METHODS AND RESULTS: Enrolled patients had dual chamber or cardiac resynchronization therapy ICDs, history of ≥1 ICD-treated ventricular tachycardias (VT)/ventricular fibrillation episode, or a recorded, sustained monomorphic VT. Detection was set to ventricular fibrillation number of intervals to detect=24/32, VT number of intervals to detect≥16, and a fast VT zone of 240 to 320 ms. AATP prescribed the components and delivery of successive ATP sequences in real time, using the same settings for all patients. ICD datalogs were uploaded every ≈3 months, at unscheduled visits, exit, and death. Episodes and adverse events were adjudicated by separate committees. Results were adjusted (generalized estimating equations) for multiple episodes. AATP was downloaded into the ICDs of 144 patients (121 men), aged 67.4±11.9 years, left ventricular ejection fraction 33.1±13.6% (n=137), and treated 1626 episodes in 49 patients during 14.5±5.1 months of follow-up. Datalogs permitted adjudication of 702 episodes, including 669 sustained monomorphic VT, 20 polymorphic VT, 10 supraventricular tachycardia, and 3 malsensing episodes. AATP terminated 39 of 69 (59% adjusted) sustained monomorphic VT in the fast VT zone, 509 of 590 (85% adjusted) in the VT zone, and 6 of 10 in the ventricular fibrillation zone. No supraventricular tachycardias converted to VT or ventricular fibrillation. No anomalous AATP behavior was observed. CONCLUSIONS: The new AATP algorithm safely generated ATP sequences and controlled therapy progression in all zones without need for individualized programing.
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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) | 0,001 | 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 ».