T<sub>peak</sub>‐T<sub>end</sub>, T<sub>peak</sub>‐T<sub>end</sub>/<scp>QT</scp> ratio and T<sub>peak</sub>‐T<sub>end</sub> dispersion for risk stratification in Brugada Syndrome: A systematic review and meta‐analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Brugada syndrome is an ion channelopathy that predisposes affected subjects to ventricular tachycardia/fibrillation ( VT / VF ), potentially leading to sudden cardiac death (SCD). T peak ‐T end intervals, (T peak ‐T end )/ QT ratio and T peak ‐T end dispersion have been proposed for risk stratification, but their predictive values in Brugada syndrome have been challenged recently. Methods A systematic review and meta‐analysis was conducted to examine their values in predicting arrhythmic and mortality outcomes in Brugada Syndrome. PubMed and Embase databases were searched until 1 May 2018, identifying 29 and 57 studies. Results Nine studies involving 1740 subjects (mean age 45 years old, 80% male, mean follow‐up duration was 68 ± 27 months) were included. The mean T peak ‐T end interval was 98.9 ms (95% CI : 90.5‐107.2 ms) for patients with adverse events (ventricular arrhythmias or SCD) compared to 87.7 ms (95% CI : 80.5‐94.9 ms) for those without such events, with a mean difference of 11.9 ms (95% CI : 3.6‐20.2 ms, P = 0.005; I 2 = 86%). Higher (T peak ‐T end )/ QT ratios (mean difference = 0.019, 95% CI : 0.003‐0.036, P = 0.024; I 2 = 74%) and T peak ‐T end dispersion (mean difference = 7.8 ms, 95% CI : 2.1‐13.4 ms, P = 0.007; I 2 = 80%) were observed for the event‐positive group. Conclusion T peak ‐T end interval, (T peak ‐T end )/ QT ratio and T peak ‐T end dispersion were higher in high‐risk than low‐risk Brugada subjects, and thus offer incremental value for risk stratification.
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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 | 0,012 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 découle