Cardiac resynchronization therapy non-responder to responder conversion rate in the more response to cardiac resynchronization therapy with MultiPoint Pacing (MORE-CRT MPP) study: results from Phase I
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess the impact of MultiPoint™ Pacing (MPP)-programmed according to the physician's discretion-in non-responders to standard biventricular pacing after 6 months. METHODS AND RESULTS: The study enrolled 1921 patients receiving a quadripolar cardiac resynchronization therapy (CRT) system capable of MPP™ therapy. A core laboratory assessed echocardiography at baseline and 6 months and defined volumetric non-response to biventricular pacing as <15% reduction in left ventricular end-systolic volume (LVESV). Clinical sites randomized patients classified as non-responders in a 1:1 ratio to receive MPP (236 patients) or continued biventricular pacing (231 patients) for an additional 6 months and evaluated rate of conversion to echocardiographic response. Baseline characteristics of both groups were comparable. No difference was observed in non-responder to responder conversion rate between MPP and biventricular pacing (31.8% and 33.8%, P = 0.72). In the MPP arm, 68 (29%) patients received MPP programmed with a wide LV electrode anatomical separation (≥30 mm) and shortest LV1-LV2 and LV2-RV timing delays (MPP-AS); 168 (71%) patients received MPP programmed with other settings (MPP-Other). MPP-AS elicited a significantly higher non-responder conversion rate compared to MPP-Other (45.6% vs. 26.2%, P = 0.006) and a trend in a higher conversion rate compared to biventricular pacing (45.6% vs. 33.8%, P = 0.10). CONCLUSIONS: After 6 months, investigator-discretionary MPP programming did not significantly increase echocardiographic response compared to biventricular pacing in CRT non-responders.
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 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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».