Automated Identification of Ventricular Tachycardia Ablation Targets: Multicenter Validation and Workflow Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Decrement evoked potentials (EPs) (DeEPs) constitute an accepted method to identify physiological ventricular tachycardia (VT) ablation targets without inducing VT. The feasibility of automated software (SW) in the detection of arrhythmogenic VT substrate has been documented. However, multicenter validation of automated SW and workflow has yet to be characterized. The objective of this study was to describe the functionality of a novel DeEP SW (Biosense Webster, Diamond Bar, CA, USA) and evaluate the independent performance of the automated algorithm using multicenter data. VT ablation cases were performed in the catheterization laboratory and retrospectively analyzed using the DeEP SW. The algorithm indicated and mapped DeEPs by first identifying capture in surface electrocardiograms (ECGs). Once capture was confirmed, the EPs of S1 paces were detected. The algorithm checked for the stability of S1 EPs by comparing the last 3 of the 8 morphologies and attributing standard deviation values. The extra-stimulus EP was then detected by comparing it to the S1 EP. Once detected, the DeEP value was computed from the extra-stimulus and displayed as a sphere on a voltage map. A total of 5,885 DeEP signals were extracted from 21 substrate mapping cases conducted at 3 different centers (in Spain, Canada, and Australia). A gold standard was established from ECGs manually marked by subject experts. Once the algorithm was deployed, 91.6% of S2 algorithm markings coincided with the gold standard, 1.9% were false-positives, and 0.1% were false-negatives. Also, 6.4% were non-specific DeEP detections. In conclusion, the automated DeEP algorithm identifies and displays DeEP points, revealing VT substrates in a multicenter validation study. The automation of identification and mapping display is expected to improve efficiency.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».