Programmed deep septal pacing for the diagnosis of left bundle branch capture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background During permanent deep septal pacing, it is important to confirm left bundle branch (LBB) capture. Objective The effective refractory period (ERP) of the working myocardium is different than the ERP of the LBB; we hypothesized that it should be possible to differentiate LBB capture from septal myocardial capture using programmed extra-stimulus technique. Methods In consecutive patients undergoing pacemaker implantation who received pacing lead in a deep septal position programmed pacing was delivered from this lead. Responses to programmed pacing were categorized on the basis of QRS morphology of the extrastimuli as: myocardial (broader QRS, often slurred), selective (narrower QRS, preceded by an isoelectric interval) or non-diagnostic (unequivocal change). Results Programmed deep septal pacing was performed 269 times in 143 patients; in every patient with the use of an 8-beat basic drive train of 600 ms and when possible also during supraventricular rhythm. Responses diagnostic for LBB capture were observed in 114 (79.7%) of patients. Selective LBB paced QRS was more often seen when premature beats were introduced during the intrinsic rhythm rather than after the basic drive train. The average septal-myocardial refractory period was significantly shorter than the LBB refractory period: 263.0±34.4 ms vs. 318.0±37.4 ms. Conclusions A novel maneuver for the diagnosis of LBB capture during deep septal pacing, was formulated, assessed and found as diagnostically valuable. This method, based on the differences in refractoriness between LBB and the septal myocardium is unique in enabling the visualization of components of the usually fused, non-selective LBB paced QRS complex. Graphical abstract
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».