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Enregistrement W3165319087 · doi:10.1093/europace/euab116.434

Impact of pacing configuration and right ventricular lead location on dynamic atrioventricular delay optimization

2021· article· en· W3165319087 sur OpenAlexaff
Bernard Thibault, Anthony Chow, Jan O. Mangual, Nima Badie, P Waddingham, L. Mcspadden, Timothy R. Betts, Leonardo Calò, Francisco Leyva

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac resynchronization therapyQRS complexCardiologyLead (geology)ImplantInternal medicineBiomedical engineeringEjection fractionSurgeryHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: Private company. Main funding source(s): Abbott Introduction Automatic adjustment of atrioventricular delay (AVD) with SyncAV has been shown to improve electrical synchronization. However, the effect of pacing configuration and right ventricular (RV) lead location on SyncAV programming is unknown. Purpose Evaluate the effect of pacing configuration and lead location on SyncAV optimization during biventricular (BiV) and LV-only pacing, with and without MultiPoint Pacing (MPP). Methods Patients with LBBB and QRS duration (QRSd) ≥ 150 ms scheduled for CRT-P/D device implantation with quadripolar LV lead were enrolled in this prospective study. RV lead location was classified at implant by the operator via fluoroscopy. QRSd was measured post-implant from 12-lead surface ECG by blinded experts during the following pacing modes: intrinsic conduction, BiV (BiV = RV + LV1), MPP (MPP = RV + LV1 + LV2), LV-only single-site (LVSS = LV1 only), and LV-only MPP (LVMPP = LV1 + LV2). For each mode, SyncAV was enabled (e.g. BiV + SyncAV) with the patient-tailored SyncAV offset that minimized QRSd. For BiV and LVSS, LV1 was the latest activating LV cathode; for MPP and LVMPP, LV1 + LV2 were the two LV cathodes with the widest possible separation (≥30mm). All modes used minimal RV-LV and LV1-LV2 delays. Results Fifty-three patients (68% male, 36% ischemic, 26% ejection fraction, 169 ms intrinsic QRSd) completed device implant and QRSd assessment. RV leads were implanted in either the septum (48%) or apex (52%), according to implanting physician preference. Relative to intrinsic conduction, BiV + SyncAV and MPP + SyncAV reduced QRSd by 23% and 27%, respectively (p < 0.01). LVSS + SyncAV reduced QRSd by 22% (p < 0.01 vs BiV + SyncAV), and LVMPP + SyncAV reduced QRSd by 25% (p < 0.05 vs MPP + SyncAV). RV apex or septum lead location did not have a significant impact on QRS reduction for each pacing configuration. As a percent of PR interval, optimal SyncAV offsets were similar for BiV + SyncAV and MPP + SyncAV (16% vs 13%, p = 0.05), and for LVSS + SyncAV and LVMPP + SyncAV (18% vs 21%, p = 0.46), but were significantly higher for LV-only settings vs. corresponding BiV/MPP settings (p < 0.05 for both pairs). For BiV + SyncAV, apical vs septal RV leads required greater SyncAV offsets (22% vs 11%, p < 0.05). SyncAV offsets also tended to be higher in apical vs septal RV leads for MPP (21% vs 11%), LVSS (20% vs 15%), and LVMPP (25% vs 16%), but without statistical significance. Conclusion SyncAV improves acute electrical synchronization in CRT patients with LBBB, particularly with patient-specific SyncAV programming. Pacing configuration (RV + LV or LV only, with or without MPP) and RV lead location (apex or septum) could potentially influence optimal SyncAV programming. Abstract Figure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
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