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Enregistrement W3106372136 · doi:10.1063/5.0023987

Long ECGs reveal rich and robust dynamical regimes in patients with frequent ectopy

2020· article· en· W3106372136 sur OpenAlexaff
Thomas M. Bury, Claudia Lerma, Gil Bub, Zachary Laksman, Marc W. Deyell, Leon Glass

Notice bibliographique

RevueChaos An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbulatoryHeart rateCardiologyRhythmHeart rate variabilityInternal medicineAmbulatory ECGHeart RhythmDynamics (music)MedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have analyzed the electrocardiographic data collected during continuous 7-day ambulatory recordings in patients with frequent premature ventricular complexes (PVCs). We analyze the dependence of the frequency and patterns of PVCs on the heart rate and the time of the day. Patients display rhythms of a complex yet consistent structure. In a given patient, the pattern remains robust over different days and particular repetitive patterns appear at specific heart rates, suggesting the appearance of bifurcations in the dynamics. Over the course of 24 h, we find that in some patients, patterns appear to depend only on the heart rate, whereas in others, both the time of the day and the heart rate play a role in controlling the dynamics. Identifying parameter values at which bifurcations occur facilitates the development of dynamical models for arrhythmia. The use of powerful recording and analysis techniques will enable improved analysis of data and better understanding of mechanisms of arrhythmia in individual patients.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,408

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,271 · 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'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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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