Relationship between time‐to‐isolation and freeze duration: Computational modeling of dosing for Arctic Front Advance and Arctic Front Advance Pro cryoballoons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Preclinical and clinical studies have utilized periprocedural parameters to optimize cryoballoon ablation dosing, including acute time‐to‐isolation (TTI) of the pulmonary vein, balloon rate of freezing, balloon nadir temperature, and balloon‐thawing time. This study sought to predict the Arctic Front Advance (AFA) vs Arctic Front Advance Pro (AFA Pro) ablation durations required for transmural pulmonary vein isolation at varied tissue depths. Methods A cardiac‐specific, three‐dimensional computational model that incorporates structural characteristics, temperature‐dependent cellular responses, and thermal‐conductive properties was designed to predict the propagation of cold isotherms through tissue. The model assumed complete cryoballoon‐to‐pulmonary vein (PV) circumferential contact. Using known temperature thresholds of cardiac cellular electrical dormancy (at 23°C) and cellular nonviability (at −20°C), transmural time‐to‐isolation electrical dormancy (TTI ED ) and cellular nonviability (TTI NV ) were simulated. Results For cardiac thickness of 0.5, 1.25, 2.0, 3.0, 4.0, and 5.0 mm, the 23°C isotherm passed transmurally in 33, 38, 46, 62, 80, and 95 seconds during cryoablation utilizing AFA and 33, 38, 46, 63, 80, and 95 seconds with AFA Pro. Using the same cardiac thicknesses, the −20°C isotherm passed transmurally in 40, 55, 78, 161, 354, and 696 seconds during cryoablation with AFA and 40, 54, 78, 160, 352, and 722 seconds with AFA Pro. Conclusion This model predicted a minimum duration of cryoballoon ablation (TTI NV ) to obtain a transmural lesion when acute TTI of the PV was observed (TTI ED ). Consequently, the model is a useful tool for characterizing CBA dosing, which may guide future cryoablation dosing strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».