Sources of QTc variability: Implications for effective ECG monitoring in clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Pharmaceuticals that prolong ventricular repolarization may be proarrhythmic in susceptible patients. While this fact is well recognized, schemes for sequential QTc interval monitoring in patients receiving QT-prolonging drugs are frequently overlooked or, if implemented, underutilized in clinical practice. There are several reasons for this gap in day-to-day clinical practice. One of these is the perception that serially measured QTc intervals are subject to substantial variability that hampers the distinction between potential proarrhythmic signs and other sources of QTc variability. This review shows that substantial part of the QTc variability can be avoided if more accurate methodology for electrocardiogram collection, measurement, and interpretation is used. Four aspects of such a methodology are discussed. First, advanced methods for QT interval measurement are proposed including suggestion of multilead measurements in problematic recordings such as those in atrial fibrillation patients. Second, serial comparisons of T-wave morphologies are advocated instead of simple acceptance of historical QTc measurements. Third, the necessity of understanding the pitfalls of heart rate correction is stressed including the necessity of avoiding the Bazett correction in cases of using QTc values for clinical decisions. Finally, the frequently overlooked problem of QT-heart rate hysteresis is discussed including the possibility of gross QTc errors when correcting the QT interval for simultaneously measured short-term heart rate.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».