“Complex” Vasovagal Syncope: A Zebra Among Horses
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vasovagal syncope (VVS) occurs due to cerebral hypoperfusion from a fall in blood pressure, with accompanying bradycardia in most cases. Seizure and/or asystole may accompany VVS, though their prediction within the VVS cohort remains elusive. Objective: To further characterize VVS and to find predictive features of “complex” VVS (defined as VVS associated with seizures and/or asystole). Methods: We reviewed medical records of all patients who were referred for orthostatic intolerance and had a definite VVS during the head-up tilt table testing (HUTT). The following variables were recorded: cardiovascular indices during HUTT, autonomic testing results, and semiology of asystole and/or seizure when present. Simple frequency and correlation analysis were performed using the ANOVA. Results: A total of 78 independent VVS were recorded in 60 patients of which 24% were not preceded by presyncope. Vasodepressor (45%) and mixed (38%) VVS were the most prevalent types. Eighteen (23%) were complex VVS; five had an associated seizure (SySz), nine were accompanied by asystole (SyAs), and four had both (SySzAs). Males were significantly more likely to have complex VVS. Mean asystole duration was somewhat longer in the SyAsSz group. The severity of bradycardia significantly correlated with complex VVS and was a predictor of SySz. Autonomic abnormalities were frequent but did not distinguish the two VVS subgroups. Seizures had multiple distinguishing features from those typically associated with epileptic seizures. Conclusions: The underlying pathophysiologic mechanisms of complex VVS remain unclear, but the severity of cerebral hypoperfusion due to bradycardia likely plays a key role in seizure generation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».