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Enregistrement W2889104429 · doi:10.1093/eurheartj/ehy565.2118

2118Optimal left ventricular access route for scar-related VT ablation in patients with ischemic cardiomyopathy: Insights from contact force sensing

2018· article· en· W2889104429 sur OpenAlexaff
Amir AbdelWahab, Ihab Elsokkari, Steve Doucette, Ratika Parkash, Christopher Gray, Martin J. Gardner, Ciorsti MacIntyre, John L. Sapp

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrhythmias and Treatments
Établissements canadiensDalhousie UniversityQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyIschemic cardiomyopathyInternal medicineCardiomyopathyAblationContact forceHeart failureEjection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Contact force (CF) sensing technology has become a widely used addition to catheter ablation procedures. CF has been shown to be directly related to lesion depth and volume particularly in the atria. CF is greatly affected by operator experience and the stability of the catheter. Neither the optimal CF required to achieve effective lesions in the ventricle, nor the impact of left ventricular access route on CF has been fully clarified. Patient and methods: Consecutive patients (n=24) with ischemic cardiomyopathy who underwent ablation for scar related ventricular tachycardia were included. All ablations were performed using irrigated CF-sensing catheters (Biosense Webster, Irvine CA). Effective lesion formation was defined as electrical unexcitability post-ablation at sites which were electrically excitable prior to ablation (unipolar pacing at 10mA, 2ms pulse width). We explored the impact of left ventricular access route (retrograde aortic or transseptal) on the CF achieved in various segments of the left ventricle. Scar zone was defined as bipolar signal amplitude <0.5 mV.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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'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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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