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Enregistrement W2897418094 · doi:10.1152/ajpheart.00581.2018

Information theory to tachycardia therapy: electrogram entropy predicts diastolic microstructure of reentrant ventricular tachycardia

2018· article· en· W2897418094 sur OpenAlexaff
Sachin Nayyar, Eugene Downar, Mohammadali Beheshti, Timothy Liang, Stéphane Massé, Karl Magtibay, Abhishek Bhaskaran, Yawer Saeed, Edward J. Vigmond, Kumaraswamy Nanthakumar

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiologyInternal medicineVentricular tachycardiaReentrancyMedicineTachycardiaDiastoleCondensed matter physicsBlood pressurePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is no known strategy to differentiate which multicomponent electrograms in sinus rhythm maintain reentrant ventricular tachycardia (VT). Low entropy in the voltage breakdown of a multicomponent electrogram can localize conditions suitable for reentry but has not been validated against the classic VT activation mapping. We examined whether low entropy in a late and diversely activated ventricular scar region characterizes and differentiates the diastolic path of VT and represents protected tissue channels devoid of side branches. Intraoperative bipolar electrogram (BiEGM) activation and entropy maps were obtained during sinus rhythm in 17 patients with ischemic cardiomyopathy and compared with diastolic activation paths of VT (total of 39 VTs). Mathematical modeling of a zigzag main channel with side branches was also used to further validate structural representation of low entropy in the ventricular scar. A median of one region per patient (range: 1–2 regions) was identified in sinus rhythm, in which BiEGMwith the latest mean activation time and adjacent minimum entropy were assembled together in a high-activation dispersion region. These regions accurately recognized diastolic paths of 34 VTs, often to multiple inducible VTs within a single individual arrhythmogenic region. In mathematical modeling, side branching from the main channel had a strong influence on the BiEGMcomposition along the main channel. The BiEGMobtained from a long unbranched channel had the lowest entropy compared with those with multiple side branches. In conclusion, among a population of multicomponent sinus electrograms, those that demonstrate low entropy and are delayed colocalize to critical long-protected channels of VT. This information is pertinent for planning VT ablation in sinus rhythm. NEW & NOTEWORTHY Entropy is a measure to quantify breakdown in information. Electrograms from a protected tissue channel can only possess a few states in their voltage and thus less information. In contrast, current-load interactions from side branches in unprotected channels introduce a number of dissimilar voltage deflections and thus high information. We compare here a mapping approach based on entropy against a rigorous reference standard of activation mapping during VT and entropy was assessed in sinus rhythm.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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