Optimization of Chronic Cardiac Resynchronization Therapy Using Fusion Pacing Algorithm Improves Echocardiographic Response
Notice bibliographique
Résumé
Background Whether reprogramming of cardiac resynchronization therapy (CRT) to increase electrical synchrony translates into echocardiographic improvement remains unclear. SyncAV is an algorithm that allows fusion of intrinsic conduction with biventricular pacing. We aimed to assess whether reprogramming chronically implanted CRT devices with SyncAV is associated with improved echocardiographic parameters. Methods Patients at a quaternary center with previously implanted CRT devices with a programmable SyncAV algorithm underwent routine electrocardiography-based SyncAV optimization during regular device clinic visits. This analysis included only patients who could be programmed to the SyncAV algorithm (i.e., in sinus rhythm with intrinsic atrioventricular conduction). Echocardiography was performed before and 6 months after CRT optimization. Results Of 64 consecutive, potentially eligible patients who underwent assessment, 34 who were able to undergo SyncAV programming were included. Their mean age was 74 ± 9 years, 41% were female, and 59% had ischemic cardiomyopathy. The mean time from CRT implant to SyncAV optimization was 17.8 ± 8.5 months. At 6-month follow-up, SyncAV optimization was associated with a significant increase in left ventricular ejection fraction (LVEF) (mean LVEF 36.5% ± 13.3% vs 30.9% ± 13.3%; P < 0.001) and a reduction in left ventricular end-systolic volume (LVESV) (mean LVESV 110.5 ± 57.5 mL vs 89.6 ± 52.4 mL; P < 0.001) compared with baseline existing CRT programming. Conclusion CRT reprogramming to maximize biventricular fusion pacing significantly increased LVEF and reduced LVESV in patients with chronic CRT devices. Further studies are needed to assess if a continuous fusion pacing algorithm improves long-term clinical outcomes and to identify which patients are most likely to derive benefit.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».