Prediction of ventricular arrhythmias in patients with a spontaneous Brugada type 1 pattern: the key is in the electrocardiogram
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: There is currently no reliable tool to quantify the risks of ventricular fibrillation or sudden cardiac arrest (VF/SCA) in patients with spontaneous Brugada type 1 pattern (BrT1). Previous studies showed that electrocardiographic (ECG) markers of depolarization or repolarization disorders might indicate elevated risk. We aimed to design a VF/SCA risk prediction model based on ECG analyses for adult patients with spontaneous BrT1. METHODS AND RESULTS: This retrospective multicentre international study analysed ECG data from 115 patients (mean age 45.1 ± 12.8 years, 105 males) with spontaneous BrT1. Of these, 45 patients had experienced VF/SCA and 70 patients did not experience VF/SCA. Among 10 ECG markers, a univariate analysis showed significant associations between VF/SCA and maximum corrected Tpeak-Tend intervals ≥100 ms in precordial leads (LMaxTpec) (P < 0.001), BrT1 in a peripheral lead (pT1) (P = 0.004), early repolarization in inferolateral leads (ER) (P < 0.001), and QRS duration ≥120 ms in lead V2 (P = 0.002). The Cox multivariate analysis revealed four predictors of VF/SCA: the LMaxTpec [hazard ratio (HR) 8.3, 95% confidence interval (CI) 2.4-28.5; P < 0.001], LMaxTpec + ER (HR 14.9, 95% CI 4.2-53.1; P < 0.001), LMaxTpec + pT1 (HR 17.2, 95% CI 4.1-72; P < 0.001), and LMaxTpec + pT1 + ER (HR 23.5, 95% CI 6-93; P < 0.001). Our multidimensional penalized spline model predicted the 1-year risk of VF/SCA, based on age and these markers. CONCLUSION: LMaxTpec and its association with pT1 and/or ER indicated elevated VF/SCA risk in adult patients with spontaneous BrT1. We successfully developed a simple risk prediction model based on age and these ECG markers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».