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Enregistrement W4280553986 · doi:10.1080/00015385.2022.2066778

Assessment of the QT interval in right bundle branch block

2022· article· en· W4280553986 sur OpenAlexaff
Simon W. Rabkin

Notice bibliographique

RevueActa cardiologica. Supplementum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQT intervalMedicineRight bundle branch blockCardiologyHeart rateInternal medicineElectrocardiographyInterval (graph theory)AnesthesiaMathematicsBlood pressureCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Identifying prolonged QT interval in RBBB has been problematic.Methods Four approaches were compared to adjust for the QT prolongation in intermittent RBBB. The implications were assessed in a separate group of 200 persons with established RBBB.Results In 12 individuals, mean age 74.5 years with intermittent RBBB, the presence of RBBB significantly (p < 0.05) increased the QT interval in each of six different heart rate correction formulae by an amount ranging from 35.4 ms in the Hodges formula to 50.2 ms in the Bazett formula. Four different equations were tested to adjust the QT interval and one approach QTcRBBB = 0.945*QTcRBBB − 26 was the best method to adjust for the increased QT in RBBB as it produced a QT value that was not significantly different from the QT interval in the absence of RBBB in intermittent RBBB.Failure to adjust the QT interval in RBBB produces an overestimate of the QT interval which in some heart rate adjustment formulae was marked. For the Bazett heart rate adjustment approach QTc 450 ms was found in 73.9% of men and QTc over 460 ms was found in 60.6% of women.Conclusion These data suggest the implementation of a new approach to recalculate the QT intervals in RBBB. QTcRBBB = 0.945*QTcRBBB − 26 with an appropriate heart rate adjustment formula (other than the Bazett formula) accurately predicts the QT interval in the absence of RBBB.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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