P3872The learning curve associated with the implantation of the nanostim leadless cardiac pacemaker
Notice bibliographique
Résumé
Background: The miniaturized Nanostim leadless pacemaker (LP) has become a well-accepted option for selected patients with a single-chamber pacing indication. Use of novel medical technologies, such as LP therapy, may be subjected to a learning curve effect. Purpose: The objective of the current study was to assess the impact of operators' experience on the occurrence of serious adverse device effects (SADE) and procedural efficiency. Methods: Patients implanted with a Nanostim LP (Abbott, USA) within two prospective studies (i.e. LEADLESS ll IDE and Leadless Observational Study) were assessed. Patients were categorized into quartiles based on operator experience. Learning curve analysis included the comparison of SADE rates at 30 days post-implant per quartile and between patients in quartile 4 (operators with most experience; >10 implants) and patients in quartile 1 through 3 (initial operators experience; 1–10 implants). Procedural efficiency was assessed based on procedure duration and repositioning attempts. Results: Nanostim LP implant was performed in 1439 patients by 171 implanters, at 60 centers in 10 countries. A total of 91 (6.4%) patients experienced a SADE in the first 30 days. SADE rates dropped from 7.4% to 4.5% (p=0.038) after more than 10 implants per operator. Total procedure duration, which initially had a mean of 30.9±19.1 minutes in the first quartile, decreased across the procedure quartiles to 21.6±13.2 minutes (p<0.001) in quartile 4 (i.e. most experience). The need for multiple repositionings during the LP procedure reduced in quartile 4 (14.8%), compared to quartile 1 (26.8%; p<0.001), 2 (26.6%; p<0.001) and 3 (20.4%; p=0.03).
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».