Predicting adverse cardiovascular outcomes in post‐coronary artery bypass grafting patients using novel ECG frequency analysis of the QRS complex
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A novel metric called Layered Symbolic Decomposition frequency (LSDf) has been shown to be an independent predictor of ventricular arrhythmia and mortality in patients receiving implantable cardioverter-defibrillator (ICD) devices. This novel index studies the fragmentation of the QRS complex. However, its generalizability to predict cardiovascular events for other cardiac procedures is unknown. Herein, we investigated the applicability of LSDf as a predictive measure for major adverse cardiovascular events (MACE) in patients receiving coronary artery bypass grafting (CABG). METHODS AND RESULTS: One hundred ninety-five patients had high-resolution ECG recorded prior to CABG surgery in 2012/2013 and were followed for a mean duration of 7.32 ± 0.32 years for postoperative cardiovascular outcomes. These outcomes were described as a modified composite of MACE defined as hospitalization for heart failure, ventricular tachycardia, ventricular fibrillation, and cardiovascular death including stroke and cardiac arrest. One hundred seventy-two patients were included for analysis and 18 patients experienced a postoperative cardiovascular outcome. These patients had significantly increased age (71.3 vs. 64.6 years, p = .007), prolonged QRS duration (113.22 vs. 97.35 ms, p = .003), reduced left ventricular ejection fraction (42.7% vs. 56.5%, p < .001), and lower LSDf percent (13.5% vs. 16.9%, p = .002). Patients with an LSDf below 13.25% were 4.8 (OR 1.7-13.5, p < .001) times more likely to experience a MACE and up to 19.4 (OR 4.2-90.3, p < .001) times more likely to experience a MACE when older than 70 years and an ejection fraction below 50%. CONCLUSION: Layered Symbolic Decomposition frequency may be an applicable metric to predict long-term cardiovascular outcomes in patients with ischemic heart disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».