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Enregistrement W3015244451 · doi:10.1093/europace/euaa039

Diagnosing arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy by 2010 Task Force Criteria: clinical performance and simplified practical implementation

2020· article· en· W3015244451 sur OpenAlexafffund
Laurens P. Bosman, Julia Cadrin‐Tourigny, Mimount Bourfiss, Mounes Aliyari Ghasabeh, Apurva Sharma, Crystal Tichnell, Rob Roudijk, Brittney Murray, Harikrishna Tandri, Paul Khairy, Ihab R. Kamel, Stefan L. Zimmerman, Johannes B. Reitsma, Folkert W. Asselbergs, J. Peter van Tintelen, Jeroen F. van der Heijden, Richard N.W. Hauer, Hugh Calkins, Cynthia A. James, Anneline S.J.M. te Riele

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNetherlands Heart InstitutePeter French Memorial FoundationFondation Institut de Cardiologie de MontréalJohns Hopkins UniversityUniversitair Medisch Centrum UtrechtHartstichtingNational Institute on Handicapped ResearchInstitut de Cardiologie de MontréalFondation LeducqNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchHeart Rhythm Society
Mots-clésMedicineInternal medicineCardiologyVentricular tachycardiaSudden cardiac deathFalse positive paradoxCardiomyopathySignal-averaged electrocardiogramImplantable cardioverter-defibrillatorArrhythmogenic right ventricular dysplasiaFamily historyHeart failureMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC) is diagnosed by a complex set of clinical tests as per 2010 Task Force Criteria (TFC). Avoiding misdiagnosis is crucial to prevent sudden cardiac death as well as unnecessary implantable cardioverter-defibrillator implantations. This study aims to validate the overall performance of the TFC in a real-world cohort of patients referred for ARVC evaluation. METHODS AND RESULTS: We included patients consecutively referred to our centres for ARVC evaluation. Patients were diagnosed by consensus of three independent clinical experts. Using this as a reference standard, diagnostic performance was measured for each individual criterion as well as the overall TFC classification. Of 407 evaluated patients (age 38 ± 17 years, 51% male), the expert panel diagnosed 66 (16%) with ARVC. The clinically observed TFC was false negative in 7/66 (11%) patients and false positive in 10/69 (14%) patients. Idiopathic outflow tract ventricular tachycardia was the most common alternative diagnosis. While the TFC performed well overall (sensitivity and specificity 92%), signal-averaged electrocardiogram (SAECG, P = 0.43), and several family history criteria (P ≥ 0.17) failed to discriminate. Eliminating these criteria reduced false positives without increasing false negatives (net reclassification improvement 4.3%, P = 0.019). Furthermore, all ARVC patients met at least one electrocardiogram (ECG) or arrhythmia criterion (sensitivity 100%). CONCLUSION: The TFC perform well but are complex and can lead to misdiagnosis. Simplification by eliminating SAECG and several family history criteria improves diagnostic accuracy. Arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy can be ruled out using ECG and arrhythmia criteria alone, hence these tests may serve as a first-line screening strategy among at-risk individuals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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