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Enregistrement W3165636142 · doi:10.1111/pace.14290

Landing on the spot: Approaches to outflow tract PVCs; from ECG to EGMs to intracardiac echocardiography

2021· review· en· W3165636142 sur OpenAlexaff
Alexios Hadjis, Antonio Frontera, Luca Rosario Limite, Felicia Lipartiti, George Tsitsinakis, Konstantinos Vlachos, Giuliano Becker, Marcio Sturmer, Pierre Jaı̈s, Henry H. Hsia, Edward P. Gerstenfeld, Paolo Della Bella

Notice bibliographique

RevuePacing and Clinical Electrophysiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrhythmias and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyIntracardiac injectionInternal medicineOutflowVentricular outflow tract

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Premature ventricular complexes (PVCs) are increasingly recognized, as the use of ECG wearables becomes more widespread. In particular, PVCs arising from both the right ventricular outflow tract (RVOT) and left ventricular outflow tract (LVOT) comprise the majority of these arrhythmias and form a significant component of an electrophysiology practice. A keen understanding of the correlative anatomy of the outflow tracts, in addition to recognizing key ECG indices illustrating PVC sites of origin, are fundamental in preparing for a successful ablation. Patient selection, incorporating symptomatology, structural disease, and PVC burden can pose a challenge, though tools such as the ABC-VT risk score may help identify those patients with a higher risk of clinical deterioration. Utilizing intracardiac echocardiography to highlight salient anatomic features not visible with fluoroscopy allows for a more precise and safer ablation. Interpretation of intracardiac EGMs, and the careful examination for low amplitude highly fractionated pre-potentials, enhanced by the advent of new developed mapping/ablation catheters, remains crucial. Utilizing these tools will guide the electrophysiologist to an efficient and effective outflow tract PVC ablation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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