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Enregistrement W3137774292 · doi:10.1111/anec.12822

Predicting adverse cardiovascular outcomes in post‐coronary artery bypass grafting patients using novel ECG frequency analysis of the QRS complex

2021· article· en· W3137774292 sur OpenAlexafffund
Thalia Hua, Alexandra Vlahos, Mohammad Hassan Shariat, Darrin Payne, Damian Redfearn

Notice bibliographique

RevueAnnals of Noninvasive Electrocardiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueECG Monitoring and Analysis
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMaceCardiologyInternal medicineEjection fractionQRS complexHeart failureAtrial fibrillationVentricular tachycardiaVentricular fibrillationImplantable cardioverter-defibrillatorSudden cardiac deathArteryMyocardial infarctionPercutaneous coronary intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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