Establishing reference ranges for ambulatory electrocardiography parameters: meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite the widespread and increasing use of ambulatory electrocardiography (ECG), there is no consensus on reference ranges for ambulatory electrocardiogram parameters to guide interpretation. We sought to determine population distribution-based reference ranges for parameters measured during ambulatory electrocardiogram in healthy adults, based on existing literature. METHODS: We searched multiple databases from 1950 to 2020. Articles reporting original data from ≥24-hour ambulatory electrocardiogram monitoring in healthy adults were included. Data extraction and synthesis were performed according to Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology guidelines. The prevalence/mean and SD for common parameters (sinus pauses, conduction abnormalities and ectopy) were extracted by age group (18-39, 40-59, 60-79 and 80+ years). RESULTS: We identified 33 studies involving 6466 patients. Sinus pauses of >3 s were rare (pooled prevalence <1%) across all ages. Supraventricular ectopy of >1000/24 hours increased with age, from 0% (95% CI 0% to 0%) in those aged 18-39 years to 6% (95% CI 0% to 17%) in those aged 60-79 years. Episodes of supraventricular tachycardia increased from 3% (95% CI 1% to 6%) in those aged 18-39 years to 28% (95% CI 9% to 52%) in those aged 60-79 years. Ventricular ectopy of >1000/24 hours also increased with age, from 1% (95% CI 0% to 2%) in those aged 18-39 years to 5% (95% CI 1% to 10%) in those aged 60-79 years. Episodes of non-sustained ventricular tachycardia ranged from 0% (95% CI 0% to 1%) in those aged 18-39 years to 2% (95% CI 0% to 5%) in those aged 60-79 years. CONCLUSION: Despite the limitations of existing published data, this meta-analysis provides evidence-based reference ranges for ambulatory electrocardiogram parameters and highlights significant age-dependent differences that should be taken into account during interpretation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».