P3261SVT discrimination algorithms significantly reduce the rates of inappropriate therapies in the setting of modern day delayed high-rate detection programming
Notice bibliographique
Résumé
Background: The PainFree SST trial demonstrated a low inappropriate therapy rate with contemporary detection programming and proprietary SVT discrimination algorithms. The extent to which SVT algorithms alone reduce inappropriate therapies is incompletely understood. Purpose: To assess the contribution of SVT discriminators in reducing inappropriate ICD therapies in the setting of modern day delayed high-rate detection programming Methods: The PainFree SST trial included 2,770 patients (79% male, 44% ischemic, 69% primary prevention) with a single or dual-chamber ICD or a cardiac resynchronization defibrillator. Patients were followed for 22±9 months. Devices were programmed with VF and VT zones, with VT therapies programmed ON in 62% of patients (primary prevention: 58%, median rate: 171 bpm). SVT discriminators were programmed ON in 97% of patients. All stored sustained VT/VF and SVT episodes were adjudicated by an independent physician committee. Stored RR intervals were post-processed to simulate SVT discriminators OFF with and without delayed high-rate detection criteria (VF zone only, 30/40 at 188 bpm) and compared to events recorded in the study.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».