Year in Review in Cardiac Electrophysiology
Notice bibliographique
Résumé
n the past year, our field has seen publication of a number of studies that have potential immediate and far-reaching impact on our practice. Whether considering novel forms of achieving cardiac resynchronization via His bundle pacing (HBP), randomized clinical trials validating the utility of wearable technologies or atrial fibrillation (AF) ablation, or emerging techniques for management of ventricular fibrillation, publications from several investigators, teams, and multicenter collaborations have served to further our understanding of existing disease and consider new opportunities. In putting together this list of key articles from the past year, in addition to picking the top 25 articles from Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology, we have also focused on major studies across the published literature. Although in this review we have sought to prioritize the highest impact research, we feel it is also important to highlight several evolving areas of study that may affect the rapidity, scope, and approach to research within our field. Augmented and virtual reality integration into the electrophysiology laboratory, artificial intelligence, and rapidly miniaturizing wearable technologies have the potential to exponentially alter our field, whether in the way we practice or the way we come to new understanding of disease and its management. Given the paucity of high-impact electrophysiology-related research published in these areas to date, but the equal importance for our readership to be aware of what may be on the horizon, we have included a brief discussion of these evolving techniques and associated publications in the Data Supplement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».