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Enregistrement W2793279497 · doi:10.1002/joa3.12009

Transcutaneous electrical nerve stimulation electromagnetic interference in an implantable loop recorder

2017· article· en· W2793279497 sur OpenAlexaff
Laiden Suarez‐Fuster, Christopher Oh, Adrián Baranchuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Arrhythmia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImplantable loop recorderQRS complexTranscutaneous electrical nerve stimulationCardiologyInternal medicineAtrial fibrillationDefibrillationContraindication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 61-year-old woman with severe sleep apnea, enrolled in the Reveal XT-SA study (implantable loop recorders in patients with severe sleep apnea and NO history of atrial fibrillation—AF) came to clinic for routine follow-up. An ILR (Reveal™ XT; Medtronic, Minneapolis, MN, USA) was implanted to monitor for atrial arrhythmias. A download was performed and interpreted as AF in two snapshots (Figure 1A). In closer interrogation, patient recalled using transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS), which is a commonly used treatment for the relief of acute and chronic musculoskeletal pain. TENS has proved to interact with cardiac implantable devices.1 Careful review of 2 separate EGM episodes (Figure 1B) revealed high-frequency spikes (TENS pulses) and native QRS complexes "marching through." These native QRS signals can be distorted during an episode of electromagnetic interference oversensing and be easily confused with fibrillatory waves.1, 2 Variations in positioning of the ILR within the chest, and oscillations produced during respiration, can also account for other reasons of ILR oversensing.3 In this case, the rapid oscillatory waves produced by TENS were oversensed by the ILR and, along with the detection of the native QRS complexes, produced an irregular detected rhythm, leading to the wrong diagnosis of true AF. Healthcare providers in charge of reading these more frequently used devices need to be aware of possible oversensing (and its sources) to avoid taking wrong medical decisions. There was no contraindication to continue with TENS in this case, and the personnel was made aware of this interaction. Authors declare no Conflict of Interests for this article.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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