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
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). Tpeak‐Tend intervals, (Tpeak‐Tend)/QT ratio and Tpeak‐Tend 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 Tpeak‐Tend 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; I2 = 86%). Higher (Tpeak‐Tend)/QT ratios (mean difference = 0.019, 95% CI: 0.003‐0.036, P = 0.024; I2 = 74%) and Tpeak‐Tend dispersion (mean difference = 7.8 ms, 95% CI: 2.1‐13.4 ms, P = 0.007; I2 = 80%) were observed for the event‐positive group. Conclusion Tpeak‐Tend interval, (Tpeak‐Tend)/QT ratio and Tpeak‐Tend dispersion were higher in high‐risk than low‐risk Brugada subjects, and thus offer incremental value for risk stratification.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».