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Enregistrement W3112353255 · doi:10.1161/circep.120.008509

Sudden Cardiac Death Prediction in Arrhythmogenic Right Ventricular Cardiomyopathy

2020· article· en· W3112353255 sur OpenAlexafffund
Julia Cadrin‐Tourigny, Laurens P. Bosman, Weijia Wang, Rafik Tadros, Aditya Bhonsale, Mimount Bourfiss, Øyvind Lie, Ardan M. Saguner, Anneli Svensson, Antoine Andorin, Crystal Tichnell, Brittney Murray, Katja Zeppenfeld, Maarten P. van den Berg, Folkert W. Asselbergs, Arthur A.M. Wilde, Andrew D. Krahn, Mario Talajic, Léna Rivard, Stephen P. Chelko, Stefan L. Zimmerman, Ihab R. Kamel, Jane E. Crosson, Daniel P. Judge, Sing‐Chien Yap, Jeroen F. van der Heijden, Harikrishna Tandri, Jan D.H. Jongbloed, J. Peter van Tintelen, Pyotr G. Platonov, Fırat Duru, Kristina H. Haugaa, Paul Khairy, Richard N.W. Hauer, Hugh Calkins, Anneline S.J.M. te Riele, Cynthia A. James

Notice bibliographique

RevueCirculation Arrhythmia and Electrophysiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut de Cardiologie de MontréalFondation Institut de Cardiologie de MontréalGeorg und Bertha Schwyzer-Winiker-StiftungNorges ForskningsrådSchweizerische HerzstiftungHjärt-LungfondenNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekBaugarten StiftungFondation LeducqJohns Hopkins UniversityNational Institute for Health and Care ResearchHeart Rhythm Society
Mots-clésMedicineInternal medicineCardiologyVentricular tachycardiaImplantable cardioverter-defibrillatorSudden cardiac deathInterquartile rangeArrhythmogenic right ventricular dysplasiaVentricular fibrillationCardiomyopathyQRS complexHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC) is associated with ventricular arrhythmias (VA) and sudden cardiac death (SCD). A model was recently developed to predict incident sustained VA in patients with ARVC. However, since this outcome may overestimate the risk for SCD, we aimed to specifically predict life-threatening VA (LTVA) as a closer surrogate for SCD. Methods: We assembled a retrospective cohort of definite ARVC cases from 15 centers in North America and Europe. Association of 8 prespecified clinical predictors with LTVA (SCD, aborted SCD, sustained, or implantable cardioverter-defibrillator treated ventricular tachycardia >250 beats per minute) in follow-up was assessed by Cox regression with backward selection. Candidate variables included age, sex, prior sustained VA (≥30s, hemodynamically unstable, or implantable cardioverter-defibrillator treated ventricular tachycardia; or aborted SCD), syncope, 24-hour premature ventricular complexes count, the number of anterior and inferior leads with T-wave inversion, left and right ventricular ejection fraction. The resulting model was internally validated using bootstrapping. Results: A total of 864 patients with definite ARVC (40±16 years; 53% male) were included. Over 5.75 years (interquartile range, 2.77–10.58) of follow-up, 93 (10.8%) patients experienced LTVA including 15 with SCD/aborted SCD (1.7%). Of the 8 prespecified clinical predictors, only 4 (younger age, male sex, premature ventricular complex count, and number of leads with T-wave inversion) were associated with LTVA. Notably, prior sustained VA did not predict subsequent LTVA ( P =0.850). A model including only these 4 predictors had an optimism-corrected C-index of 0.74 (95% CI, 0.69–0.80) and calibration slope of 0.95 (95% CI, 0.94–0.98) indicating minimal over-optimism. Conclusions: LTVA events in patients with ARVC can be predicted by a novel simple prediction model using only 4 clinical predictors. Prior sustained VA and the extent of functional heart disease are not associated with subsequent LTVA events.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations114
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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