Correlation Between T Peak to End Interval and Left Ventricular Time to Peak Longitudinal Strain in Ischemic Cardiomyopathy Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ischemic cardiomyopathy is the most frequent etiology of heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) and a result of ventricular structural, functional and electrical remodeling. T peak to end (Tpe) interval is an electrocardiographic parameter that represents repolarization heterogeneity and had prognostic value for ventricular arrhythmia. Patients with ischemic cardiomyopathy face a significant burden of arrhythmias. Mechanical dispersion is a functional remodeling parameter that can be measured by time to peak longitudinal strain using speckle tracking echocardiography. This study aimed to assess the relationship between Tpe interval with time to peak longitudinal strain in ischemic cardiomyopathy patients. METHODS: This study was conducted with an observational analytical cross-sectional design. Ischemic cardiomyopathy subjects were included at Dr. Hasan Sadikin General Hospital, Bandung, from August to October 2019. Tpe interval was measured manually with the tangential method. Time to peak longitudinal strain was measured using speckle tracking echocardiography. The correlation between Tpe interval and time to peak longitudinal strain was analyzed using Pearson correlation. RESULTS: A total of 30 subjects were included in this study. The average age was 58 ± 8 years old, and the average left ventricular ejection fraction was 27±5.5%. The average of Tpe interval was 83.4 ± 7.62 ms, and the average time to peak longitudinal strain was 93.13 ± 34.51 ms. The Pearson correlation test showed a significant weak positive correlation (r = 0.386, 95% confidence interval: 0.029 - 0.743, P = 0.018) between Tpe interval and time to peak longitudinal strain in ischemic cardiomyopathy patients. CONLUCIONS: There was a significant weak positive correlation between Tpe interval and time to peak longitudinal strain in ischemic cardiomyopathy patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».