Novel case of linear ultra-low cryoablation catheter for treatment of ventricular tachycardia
Notice bibliographique
Résumé
Key Teaching Points•Understand how new technologies can increase efficacy of ventricular tachycardia (VT) ablation. Novel technologies are focused on achieving the increased tissue depth required for VT ablation.•Lesion depth matters. Ultra-low-temperature cryoablation has the advantage of being able to titrate lesion depth according to tissue thickness in a given region.•In the near future, we will be able to choose between different technologies for VT ablation. Ultra-low-temperature cryoablation could be a useful ablation tool, creating deeper ventricular lesions compared to conventional radiofrequency. Studies assessing its safety and feasibility are ongoing. •Understand how new technologies can increase efficacy of ventricular tachycardia (VT) ablation. Novel technologies are focused on achieving the increased tissue depth required for VT ablation.•Lesion depth matters. Ultra-low-temperature cryoablation has the advantage of being able to titrate lesion depth according to tissue thickness in a given region.•In the near future, we will be able to choose between different technologies for VT ablation. Ultra-low-temperature cryoablation could be a useful ablation tool, creating deeper ventricular lesions compared to conventional radiofrequency. Studies assessing its safety and feasibility are ongoing.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».