Dynamic atrioventricular delay programming improves ventricular electrical synchronization as evaluated by 3D vectorcardiography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optimal timing of the atrioventricular delay in cardiac resynchronization therapy (CRT) can improve synchrony in patients suffering from heart failure. The purpose of this study was to evaluate the impact of SyncAV™ on electrical synchrony as measured by vectorcardiography (VCG) derived QRS metrics during bi-ventricular (BiV) pacing. METHODS: Patients implanted with a cardiac resynchronization therapy (CRT) device and quadripolar left ventricular (LV) lead underwent 12‑lead ECG recordings. VCG metrics, including QRS duration (QRSd) and area, were derived from the ECG by a blinded observer during: intrinsic conduction, BiV with nominal atrioventricular delays (BiV Nominal), and BiV with SyncAV programmed to the optimal offset achieving maximal synchronization (BiV + SyncAV Opt). RESULTS: One hundred patients (71% male, 40% ischemic, 65% LBBB, 32 ± 9% ejection fraction) completed VCG assessment. QRSd during intrinsic conduction (166 ± 25 ms) was narrowed successively by BiV Nominal (137 ± 23 ms, p < .05 vs. intrinsic) and BiV + SyncAV Opt (122 ± 22 ms, p < .05 vs. BiV Nominal). Likewise, 3D QRS area during intrinsic conduction (90 ± 42 mV ∗ ms) was reduced by BiV Nominal (65 ± 39 mV ∗ ms, p < .05 vs. intrinsic) and further by BiV + SyncAV Opt (53 ± 30 mV ∗ ms, p = .06 vs. BiV Nominal). CONCLUSION: With VCG-based, patient-specific optimization of the programmable offset, SyncAV reduced electrical dyssynchrony beyond conventional CRT.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».