Temporal Variability in Electrocardiographic Indices in Subjects With Brugada Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with Brugada electrocardiographic (ECG) patterns have differing levels of arrhythmic risk. We hypothesized that temporal variations in certain ECG markers may provide additional value for risk stratification. The present study evaluated the relationship between temporal variability of ECG markers and arrhythmic outcomes in patients with Brugada pattern ECG. Comparisons were made between low-risk asymptomatic subjects versus high-risk symptomatic patients with a history of syncope, ventricular tachycardia (VT) or ventricular fibrillation (VF). Methods: A total of 81 patients presenting with Brugada ECG patterns were recruited. Serial ECGs and electronic health records from January 2004 to April 2019 were analyzed. Temporal variability of QRS interval, J point-Tpeak interval (JTp), Tpeak-Tend interval (Tp-e) and ST elevation (STe) in precordial leads V1-3, in addition to RR-interval from lead II, was assessed using standard deviation and difference between maximum and minimum values over the serial ECGs. Results: Patients presenting with type 1 Brugada ECG pattern initially had significantly higher variability in JTp from lead V2 (SD: 33.5±13.8 vs. 25.2±11.5 ms, P=0.009; max-min: 98.6±46.2 vs. 78.3±47.6 ms, P=0.047) and STe in lead V1 (SD: 0.117±0.122 vs. 0.053±0.030 mV; P=0.004). Significantly higher variability in Tp-e interval measured from lead V3 was observed in the VT/VF group compared to the syncope and asymptomatic groups (SD: 20.5±8.5 vs. 16.6±7.3 and 14.7±9.8 ms; P=0.044; max-min: 70.2±28.9 vs. 56.3±29.0 and 43.5±28.5 ms; P=0.011). Conclusions: Temporal variability in ECG indices provides additional value for risk stratification in patients with Brugada pattern.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».