Role of Purkinje‒muscle junction in early ventricular fibrillation in a porcine model: Beyond the trigger concept
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of the Purkinje network in triggering ventricular fibrillation (VF) has been studied; however, its involvement after onset and in early maintenance of VF is controversial. AIM: We studied the role of the Purkinje-muscle junctions (PMJ) on epicardial-endocardial activation gradients during early VF. METHODS: In a healthy, porcine, beating-heart Langendorff model [control, n = 5; ablation, n = 5], simultaneous epicardial-endocardial dominant frequent mapping was used (224 unipolar electrograms) to calculate activation rate gradients during the onset and early phase of VF. Selective Purkinje ablation was performed using Lugol's solution, followed by VF re-induction and mapping and finally, histological evaluation. RESULTS: Epicardial activation rates were faster than endocardial rates for both onset and early VF. After PMJ ablation, activation rates decreased epicardially and endocardially for both onset and early VF [Epi: 9.7 ± 0.2 to 8.3 ± 0.2 Hz (p <.0001) and 10.9 ± 0.4 to 8.8 ± 0.3 Hz (p < .0001), respectively; Endo: 8.2 ± 0.3 Hz to 7.4 ± 0.2 Hz (p < .0001) and 7.0 ± 0.4 Hz to 6.6 ± 0.3 Hz (p = .0002), respectively]. In controls, epicardial-endocardial activation rate gradients during onset and early VF were 1.7 ± 0.3 Hz and 4.5 ± 0.4 Hz (p < .001), respectively. After endocardial ablation of PMJs, these gradients were reduced to 0.9 ± 0.3 Hz (onset VF, p < .001) and to 2.2 ± 0.3 Hz (early VF, p <.001). Endocardial-epicardial Purkinje fiber arborization and selective Purkinje fiber extinction after only endocardial ablation (not with epicardial ablation) was confirmed on histological analysis. CONCLUSIONS: Beyond the trigger paradigm, PMJs determine activation rate gradients during onset and during early maintenance of VF.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».