RV Pacing Percentage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Chronic right ventricular pacing (RVP) has been associated with dyssynchrony, leading to increased mortality. However, there have been discrepancies in previous reports in the effect of RVP levels. Objective To sub-stratify mortality risk by age for different RVP level groups within a large real-world ICD cohort. Methods Optum® de-identified electronic health records were linked to the Medtronic Carelink data to identify dual chamber ICD recipients (2007–2017). RVP level was based on median daily pacing during the first 90 days post-implant and categorized either into groups with a cutoff of 40%, or with groups of 0–9%, 10–19%, 20–29%, 30–39%, 40–49%, and 50–100%. The endpoint was death more than 90 days post-implant. Kaplan-Meier survival curves, log-rank tests, and Cox regression were used to analyze the relationship between RVP and risk of death. Results Among 14,832 ICD patients (median age 67; 74.0% male), there were 2,602 deaths within 10 years after implant. In unadjusted comparisons, high RVP (>40%) increased the risk of death relative to low RVP (≤40%) (p<0.001). This effect remained significant in older cohort (≥67 years old at implant) (p<0.001), but not in younger cohort (<67 years old) (p=0.955) (Figure). After controlling for age, gender, pacing mode, MI, SCA, HF hospitalization, diabetes, and renal dysfunction, similar or increased risk was associated with higher pacing groups relative to the 0–9% pacing group in the older cohort, but not in the younger cohort. Conclusions Our data from a large contemporaneous real-world source suggests that older age or characteristics associated with age make patients more sensitive to chronic RVP effects. These results help reconcile differences observed in prior studies. Funding Acknowledgement Type of funding source: Private company. Main funding source(s): Medtronic, Inc.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,037 |
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 ».