How to deliver personalized cardiac resynchronization therapy through the precise measurement of the acute hemodynamic response: Insights from the iSpot trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction New pacing technologies offer a greater choice of left ventricular pacing sites and greater personalization of cardiac resynchronization therapy (CRT). The effects on cardiac function of novel pacing configurations are often compared using multi‐beat averages of acute hemodynamic measurements. In this analysis of the iSpot trial, we explore whether this is sufficient. Materials and Methods The iSpot trial was an international, prospective, acute hemodynamic trial that assessed seven CRT configurations: standard CRT, MultiSpot (posterolateral vein), and MultiVein (anterior and posterior vein) pacing. Invasive and noninvasive blood pressure, and left ventricular (LV) dP/dt max were recorded. Eight beats were recorded before and after an alternation from AAI to the tested pacing configuration and vice‐versa. Eight alternations were performed for each configuration at each of the five atrioventricular delays. Results Twenty‐five patients underwent the full protocol of eight alternations. Only four (16%) patients had a statistically significant >3 mm Hg improvement over conventional CRT configuration (posterolateral vein, distal electrode). However, if only one alternation was analyzed (standard multi‐beat averaging protocol), 15 (60%) patients falsely appeared to have a superior nonconventional configuration. Responses to pacing were significantly correlated between the different hemodynamic measures: invasive systolic blood pressure (SBP) vs noninvasive SBP r = 0.82 ( P < .001); invasive SBP vs LV dP/dt r = 0.57, r 2 = 0.32 ( P < .001). Conclusions Current standard multibeat acquisition protocols are unfortunately unable to prevent false impressions of optimality arising in individual patients. Personalization processes need to include distinct repeated transitions to the tested pacing configuration in addition to averaging multiple beats. The need is not only during research stages but also during clinical implementation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».