Programming Cardiac Resynchronization Therapy for Electrical Synchrony: Reaching Beyond Left Bundle Branch Block and Left Ventricular Activation Delay
Notice bibliographique
Résumé
Background QRS narrowing following cardiac resynchronization therapy with biventricular (BiV) or left ventricular (LV) pacing is likely affected by patient‐specific conduction characteristics ( PR , qLV, LV ‐paced propagation interval), making a universal programming strategy likely ineffective. We tested these factors using a novel, device‐based algorithm (Sync AV ) that automatically adjusts paced atrioventricular delay (default or programmable offset) according to intrinsic atrioventricular conduction. Methods and Results Seventy‐five patients undergoing cardiac resynchronization therapy (age 66±11 years; 65% male; 32% with ischemic cardiomyopathy; LV ejection fraction 28±8%; QRS duration 162±16 ms) with intact atrioventricular conduction (PR interval 194±34, range 128–300 ms), left bundle branch block, and optimized LV lead position were studied at implant. QRS duration ( QRS d) reduction was compared for the following pacing configurations: nominal simultaneous BiV (Mode I: paced/sensed atrioventricular delay=140/110 ms), BiV+Sync AV with 50 ms offset (Mode II ), BiV+Sync AV with offset that minimized QRS d (Mode III ), or LV ‐only pacing+Sync AV with 50 ms offset (Mode IV ). The intrinsic QRS d (162±16 ms) was reduced to 142±17 ms (−11.8%) by Mode I, 136±14 ms (−15.6%) by Mode IV , and 132±13 ms (−17.8%) by Mode II . Mode III yielded the shortest overall QRS d (123±12 ms, −23.9% [ P <0.001 versus all modes]) and was the only configuration without QRS d prolongation in any patient. QRS narrowing occurred regardless of QRS d, PR , or LV ‐paced intervals, or underlying ischemic disease. Conclusions Post‐implant electrical optimization in already well‐selected patients with left bundle branch block and optimized LV lead position is facilitated by patient‐tailored BiV pacing adjusted to intrinsic atrioventricular timing using an automatic device–based algorithm.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».