Assessment of Radiation-Induced Malfunction in Cardiac Implantable Electronic Devices
Notice bibliographique
Résumé
Background Radiation therapy (RT) is a standard cancer treatment modality, and an increasing number of patients with cardiac implantable electronic devices (CIEDs) are being referred for RT. The goals of this study were as follows: (i) to determine the incidence of CIED malfunction following RT; (ii) to characterize the various types of malfunctions that occur; and (iii) to identify risk factors associated with CIED malfunction following RT. Methods A retrospective study of patients with CIEDs who received RT between 2007 and 2018 at 4 Canadian centres (Sunnybrook Health Sciences Centre, Kingston General Hospital, Hamilton Health Sciences Centre, and University of Ottawa Heart Institute) was conducted. Patients underwent CIED interrogation after completion of RT, to assess for late damage to the CIEDs. Data on demographics, devices, and RT were compared for the primary outcome of device malfunction. Results Of 1041 patients with CIEDs who received RT, 811 patients with complete data were included. Device malfunctions occurred in 32 of 811 patients (4%). The most common device malfunctions were reduced ventricular/atrial sensing (in 13 of 32 [41%]), an increase in lead threshold (in 9 of 32 [22%]), lead noise (in 5 of 32 [16%]), and electrical reset (in 2 of 32 [6%]). Higher beam energy (≥ 10 MV) was associated with malfunction ( P < 0.0001). Radiation dose was not significantly different between the malfunction and non-malfunction groups (58.3 cGy vs 65 cGy, respectively, P = 0.71). Conclusions Although RT-induced CIED malfunctions are rare (occurring in 4% of patients with a CIED who undergo RT), collaborative efforts between radiation oncologists and cardiac rhythm device clinics to optimize CIED monitoring are needed, to detect and manage CIED malfunctions. Malfunctions are more common in patients receiving higher–beam energy ( ≥ 10 MV \) RT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».