Predictive Value of Tpeak – Tend Indices for Adverse Outcomes in Acquired QT Prolongation: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acquired QT interval prolongation has been linked with malignant ventricular arrhythmias, such as torsade de pointes, in turn predisposing to sudden cardiac death. Increased dispersion of repolarization has been identified as a pro-arrhythmic factor and can be observed as longer Tpeak – Tend interval and higher Tpeak – Tend / QT ratio on the electrocardiogram. However, the values of these repolarization indices for predicting adverse outcomes in this context have not been systematically evaluated. Method: PubMed, Embase and Cochrane Library databases were searched until 14th February 2018, identifying 232 studies. Results: Five studies on acquired QT prolongation met the inclusion criteria and 308 subjects with drug-induced LQTS patients (mean age: 66 ± 18 years old; 46% male) were included in this meta-analysis. Tpeak – Tend intervals were longer (mean difference [MD]: 76 ms, standard error [SE]: 26 ms, P = 0.003; I2 = 98%) and Tpeak – Tend / QT ratios were higher (MD: 0.14, SE: 0.03, P = 0.000; I2 = 29%) in patients with torsade de pointes compared to those without these events. Conclusion: Tpeak – Tend interval and Tpeak – Tend / QT ratio were higher in patients with acquired QT prolongation suffering from torsade de pointes compared to those who did not. These repolarization indices may provide additional predictive value for identifying high-risk individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».