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Enregistrement W3036316652 · doi:10.1093/europace/euaa162.196

841Multi-center clinical experience with the usage of implantable pulse generators for permanent his bundle pacing

2020· article· en· W3036316652 sur OpenAlexaff
Jay Dinerman, Pramod Deshmukh, Jie Qiao, W Li, Jan O. Mangual, Andrew Brenyo, Francesco Zanon, Leonardo Calò, Bernard Thibault

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQRS complexBundleImplantCardiologyLead (geology)Cardiac resynchronization therapyInternal medicinePulse (music)Heart failureSurgeryVoltageElectrical engineeringEjection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Abbott Introduction His Bundle pacing (HBP) offers a more physiologic pacing approach to maintain electrical synchrony. Permanent HBP has emerged as a feasible and safe alternative to traditional pacemaker therapy and cardiac resynchronization therapy (CRT) with clinical and electrophysiological advantages. However, traditional implantable pulse generators (IPGs) have been used for HBP without supporting algorithms developed for HBP. Objective To assess a multi-center clinical experience with the usage of IPGs for permanent HBP and to identify the needs for HBP specific device algorithms. Methods Patients from 6 centers worldwide with a permanent HBP lead and an existing Abbott pacemaker, defibrillator, or CRT device were enrolled in this study. Device data and 12-lead surface ECG were collected simultaneously during device interrogation at a follow-up visit. HBP capture types at different pacing amplitudes were adjudicated using 12-lead ECG. Bundle branch block (BBB) correction by HBP was defined as QRS duration ≤130 ms or narrowing by >20%. Amplitudes of atrial and ventricular components on the HBP lead from both unipolar and bipolar sensing configurations were measured. Amplitudes of atrial component ≥ 0.5 mV on HB sensing EGMs were measured and considered as having risk of atrial oversensing. Results A total of 133 patients (75 ± 10 yrs, 92 male) were enrolled and completed study data collection post implant (median: 48, range: 0-3110 days). Patient characteristics, IPG type, and HBP lead connections were shown in the table. Dual-chamber pacemaker with HBP lead connected to V port was the most popular (65%) configuration. In non-BBB patients, pacing thresholds for selective HB (n = 44), non-selective HB (n = 54), and myocardial capture (n = 21) were 1.5 ± 1.2, 2.9 ± 2.0, 1.4 ± 1.5 V, respectively, at pulse width of 0.8 ± 0.4 ms. In BBB patients, LBBB and RBBB were corrected in 10/23 (43%) and 12/27 (44%) patients with pacing thresholds of 3.5 ± 2.4 and 2.1 ± 2.0 V, respectively, at pulse width of 0.8 ± 0.3 ms. AutoCapture™ algorithm was tested in 63 patients and recommended to be OFF in 28 (44%) patients. EGMs during intrinsic AV conduction were collected in 86 patients. A risk of atrial oversensing was identified in 24 (28%) and 27 (31%) patients during bipolar and unipolar sensing, respectively, and in 17 (20%) patients during both configurations. The average amplitude of the atrial and ventricular components on the HB lead EGM were 2.1 ± 2 and 6.0 ± 5.8 mV during bipolar sensing and 1.3 ± 1.2 and 6.3 ± 6.5 mV during unipolar sensing, respectively. Five (6%) patients had A/V amplitude ratios higher than 1. Conclusions Currently, various device configurations are used to overcome the fact that IPGs are not designed for HBP. Additionally, HBP presents unique challenges to ensure appropriate capture and sensing beyond traditional RV pacing. HBP specific device algorithms are needed to ensure correct IPG usage and facilitate device programming. Abstract Figure.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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