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Enregistrement W2794344743 · doi:10.1093/europace/euy015.331

686Automatic AVD Programming by SyncAV Improves Electrical Synchronization in a Multicenter Study of CRT Patients

2018· article· en· W2794344743 sur OpenAlexaff
Bernard Thibault, Philippe Ritter, Carlo Pappone, Kerstin Bode, Leonardo Calò, Jan O. Mangual, Nima Badie, L. Mcspadden, Niraj Varma

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMulticenter studySynchronization (alternating current)Internal medicineElectrical engineeringTopology (electrical circuits)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: SyncAV, a new CRT feature that continually programs atrioventricular delay (AVD) shorter than the intrinsic AV conduction time (by a default or programmable offset), may improve electrical synchrony by fusion of intrinsic, LV-paced, and RV-paced activation wavefronts. However, it is not known how the degree of synchronization achieved depends on the LV pacing vector selected. Objective: Evaluate the electrical benefit of SyncAV by late- vs. early-activated LV pacing vectors. Methods: Ninety patients (74% male, 44% ischemic, 62% LBBB, 32±9% ejection fraction) post-CRT implant (23±28 months) using a quadripolar lead (Quartet™, Abbott) were enrolled prospectively. QRS durations (QRSd) were measured by a blinded observer from 12-lead ECG during: intrinsic conduction, biventricular pacing (BiV) + SyncAV™ OFF (sensed/paced AVD = 140/110 ms), BiV + SyncAV™ ON (nominal 50 ms offset), BiV + SyncAV™ ON (offset optimized to minimize QRSd), RV-only pacing, and LV-only pacing + SyncAV™ ON (nominal 50 ms offset). Each BiV pacing configuration used simultaneous V-V and was compared using the LV electrode along a quadripolar lead with the latest (BiVLateLV) vs. earliest (BiVEarlyLV) during RV pacing. Results: Conduction delay from RV pacing to LV sensing was significantly longer at the BiVLateLV cathode than the BiVEarlyLV cathode (174±29 vs. 154±32 ms, p<0.001). The QRSd associated with intrinsic conduction (155±29 ms) was narrowed with BiVLateLV + SyncAV OFF to 138±27 ms (9±20% reduction, p<0.001). Further QRSd narrowing to 133±25 ms (13±14% reduction, p<0.05 vs. BiV + SyncAV OFF) was achieved by BiVLateLV + SyncAV ON (nominal offset). The greatest QRSd narrowing to 123±22 ms (20±10% reduction, p<0.001 vs. BiV + SyncAV ON (nominal offset)) was achieved by BiVLateLV + SyncAV ON (optimized offset). However, there was no statistical difference between the QRSd narrowing achieved by BiVLateLV vs. BiVEarlyLV using either SyncAV offset (p=0.4-0.9). The optimal SyncAV offsets resulted in an AVD of 81.1±9.4% of the intrinsic AV interval, much longer than what is usually programmed with other optimizing methods. Expectedly, RV-only pacing actually prolonged QRSd by 10±18% relative to intrinsic conduction, and although LV-only pacing + SyncAV ON (nominal offset) narrowed QRSd by 8±16%, the reduction was no greater than BiV + SyncAV OFF with either BiVLateLV or BiVEarlyLV. Conclusion: SyncAV improves acute electrical synchrony beyond conventional CRT, particularly with patient-specific optimization, but is unaffected by the choice of LV pacing vector along a quadripolar lead (i.e., late- or early-activated). Abstract 686 Figure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
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