Renewal Theory as a Universal Quantitative Framework to Characterize Phase Singularity Regeneration in Mammalian Cardiac Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite a century of research, no clear quantitative framework exists to model the fundamental processes responsible for the continuous formation and destruction of phase singularities (PS) in cardiac fibrillation. We hypothesized PS formation/destruction in fibrillation could be modeled as self-regenerating Poisson renewal processes, producing exponential distributions of interevent times governed by constant rate parameters defined by the prevailing properties of each system. Methods: PS formation/destruction were studied in 5 systems: (1) human persistent atrial fibrillation (n=20), (2) tachypaced sheep atrial fibrillation (n=5), (3) rat atrial fibrillation (n=4), (5) rat ventricular fibrillation (n=11), and (5) computer-simulated fibrillation. PS time-to-event data were fitted by exponential probability distribution functions computed using maximum entropy theory, and rates of PS formation and destruction (λ f /λ d ) determined. A systematic review was conducted to cross-validate with source data from literature. Results: In all systems, PS lifetime and interformation times were consistent with underlying Poisson renewal processes (human: λ f , 4.2%/ms±1.1 [95% CI, 4.0–5.0], λ d , 4.6%/ms±1.5 [95% CI, 4.3–4.9]; sheep: λ f , 4.4%/ms [95% CI, 4.1–4.7], λ d , 4.6%/ms±1.4 [95% CI, 4.3–4.8]; rat atrial fibrillation: λ f , 33%/ms±8.8 [95% CI, 11–55], λ d , 38%/ms [95% CI, 22–55]; rat ventricular fibrillation: λ f , 38%/ms±24 [95% CI, 22–55], λ f , 46%/ms±21 [95% CI, 31–60]; simulated fibrillation λ d , 6.6–8.97%/ms [95% CI, 4.1–6.7]; R 2 ≥0.90 in all cases). All PS distributions identified through systematic review were also consistent with an underlying Poisson renewal process. Conclusions: Poisson renewal theory provides an evolutionarily preserved universal framework to quantify formation and destruction of rotational events in cardiac fibrillation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 ».