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Enregistrement W4306319404 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.1754

Arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy – evolution of electrocardiographic markers during long-term follow-up prior to ascertainment of diagnosis

2022· article· en· W4306319404 sur OpenAlexaffabout
Andreas Svensson, Jonas Carlson, Henrik Kjærulf Jensen, Per Dahlberg, Henning Bundgaard, Alex Hørby Christensen, Miranda Boonstra, Jesper Hastrup Svendsen, J. Tourigny, Anneline S.J. te Riele, Pyotr G. Platonov

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineQRS complexRepolarizationCardiomyopathyLeft bundle branch blockElectrocardiographyArrhythmogenic right ventricular dysplasiaBundle branch blockEjection fractionHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Depolarization and repolarization abnormalities are part of the diagnostic Task Force Criteria of 2010 (TFC2010) for arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC). These abnormalities are thought to be progressive but have also been described as dynamic and sometimes reversible. Evolution of ECG abnormalities prior to clinical ARVC diagnosis is poorly studied. Objective To assess the evolution of ECG depolarization and repolarization characteristics in patients with ARVC prior to diagnosis and to identify markers of disease progression at a preclinical stage. Methods 353 patients with definite ARVC from Sweden, Denmark, the Netherlands and Canada with at least one 12-lead digital ECG (65% males, 67% probands, 56% mutation carriers, median age at diagnosis 42 [IQR 29–53] years and median age at first ECG 44 [30–55] years) were included. Digital ECGs were extracted from regional ECG archives. ECGs with left bundle branch block, ventricular pacing or recorded either prior to 15 years of age or after heart transplantation were excluded. Remaining 6,871 ECGs were digitally processed and automatically analysed using the Glasgow algorithm. Median values for overall QRS duration, terminal activation delay (TAD) in lead V1 as well as amplitudes of QRS-T-components in precordial leads per patient per year were used for analyses and graphically represented using Lowess smoothing with cubic splines (Figure 1). Blue lines indicate smoothed conditional mean with 95% confidence interval (shadow). Time “0” (red line) indicates the time when TFC2010 were fulfilled for definite diagnosis. A database of 18,564 anonymized digital ECGs (58% males, median age at latest ECG 41 years [IQR 32–52]) who were in contact with health care during 2020–2021 was processed using the same exclusion criteria and signal-processing methodology as in the ARVC group and used as a reference (black line). Results TAD in lead V1 and overall QRS duration demonstrated a significant increase years before ARVC diagnosis, and significant reductions were seen in QRS-T voltages measured as R wave amplitude, QRS amplitude (the absolute sum of R wave and S wave), and T wave amplitude (Table 1 and Figure 1). The changes were seen in all precordial leads, not only the right-sided, and visually diverging from the controls. Conclusion Development of the ARVC ECG phenotype started several years before diagnosis and continued afterwards. QRS duration and TAD increased, QRS voltages decrease, and T wave amplitude decreased eventually leading to T wave inversion. These changes might be visually assessed but also measured with available ECG software. These findings may be clinically useful in the screening and follow-up of ARVC relatives. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Public hospital(s). Main funding source(s): Governmental funding of clinical research (ALF), Region Ostergotland, Sweden.The Swedish Heart-Lung Foundation.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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