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Enregistrement W4223498304 · doi:10.1063/5.0082763

Simulation of atrial fibrillation in a non-ohmic propagation model with dynamic gap junctions

2022· article· en· W4223498304 sur OpenAlexafffund
Ariane Saliani, Subhamoy Biswas, Vincent Jacquemet

Notice bibliographique

RevueChaos An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGap junctionNonlinear systemThermal conductionFibrillationDiffusionMaterials scienceAtrial fibrillationMechanicsCondensed matter physicsPhysicsChemistryCardiologyThermodynamicsMedicineComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gap junctions exhibit nonlinear electrical properties that have been hypothesized to be relevant to arrhythmogenicity in a structurally remodeled tissue. Large-scale implementation of gap junction dynamics in 3D propagation models remains challenging. We aim to quantify the impact of nonlinear diffusion during episodes of arrhythmias simulated in a left atrial model. Homogenization of conduction properties in the presence of nonlinear gap junctions was performed by generalizing a previously developed mathematical framework. A monodomain model was solved in which conductivities were time-varying and depended on transjunctional potentials. Gap junction conductances were derived from a simplified Vogel-Weingart model with first-order gating and adjustable time constant. A bilayer interconnected cable model of the left atrium with 100 μm resolution was used. The diffusion matrix was recomputed at each time step according to the state of the gap junctions. Sinus rhythm and atrial fibrillation episodes were simulated in remodeled tissue substrates. Slow conduction was induced by reduced coupling and by diffuse or stringy fibrosis. Simulations starting from the same initial conditions were repeated with linear and nonlinear gap junctions. The discrepancy in activation times between the linear and nonlinear diffusion models was quantified. The results largely validated the linear approximation for conduction velocities >20 cm/s. In very slow conduction substrates, the discrepancy accumulated over time during atrial fibrillation, eventually leading to qualitative differences in propagation patterns, while keeping the descriptive statistics, such as cycle lengths, unchanged. The discrepancy growth rate was increased by impaired conduction, fibrosis, conduction heterogeneity, lateral uncoupling, fast gap junction time constant, and steeper action potential duration restitution.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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