Newly proposed electrocardiographic criteria for the diagnosis of left ventricular hypertrophy in a Chinese population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The electrocardiographic criteria currently available for the diagnosis of left ventricular hypertrophy (LVH) are low in sensitivity. Thus, we compared the diagnostic performance of newly proposed electrocardiographic criteria to the existing criteria in a Chinese population. Methods A total of 235 consecutive hypertensive patients, hospitalized in our department between May 2017 and April 2018, were included. They were divided into two groups based on the gold standard echocardiogram: those with (n = 116) and without LVH (n = 119). The newly proposed ECG criteria were calculated by summating the amplitude of the deepest S wave (SD) in any single lead and the S‐wave amplitude of lead V4 (SV4). The area under the curve was calculated and compared against the sex‐specific Cornell limb lead and Sokolow–Lyon criteria. Results ECG analysis of the cohort showed that the newly proposed criteria had the highest sensitivity in diagnosing LVH (male: 65.5%; female: 81%), followed by the Cornell limb lead criteria (male: 55.2%; female: 56.9%). The specificities of both sets of criteria were higher than 70%, with no significant differences between them. Receiver operator curve analysis showed an optimal cutoff of ≥2.1 mV for females (AUC: 0.832; 95% CI: 0.757–0.906) and ≥2.6 mV for males (AUC: 0.772; 95% CI: 0.687–0.856). Conclusion The newly proposed SD + SV4 criteria provide an improved sensitivity for the ECG diagnosis of LVH compared to existing criteria, but its routine use will require further validation in larger populations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».