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Enregistrement W4310239154 · doi:10.1161/jaha.122.026025

Automated Quantification of Abnormal QRS Peaks From High‐Resolution ECGs Predicts Late Ventricular Arrhythmias in Hypertrophic Cardiomyopathy: A 5‐Year Prospective Multicenter Study

2022· article· en· W4310239154 sur OpenAlexafffund
Adrian Suszko, Praloy Chakraborty, Karthik Viswanathan, Scott Barichello, John L. Sapp, Mario Talajic, Zachary Laksman, Raymond Yee, Anna Woo, Danna Spears, Arnon Adler, Harry Rakowski, Vijay S. Chauhan

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreSt. Paul's HospitalAdlerMontreal Heart InstituteQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineHypertrophic cardiomyopathyQRS complexEjection fractionProspective cohort studyHazard ratioReceiver operating characteristicImplantable cardioverter-defibrillatorHeart failureCardiomyopathySudden cardiac deathAmbulatoryProportional hazards modelConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Patients with hypertrophic cardiomyopathy (HCM) are at risk of ventricular arrhythmia (VA) attributed to abnormal electrical activation arising from myocardial fibrosis and myocyte disarray. We sought to quantify intra‐QRS peaks (QRSp) in high‐resolution ECGs as a measure of abnormal activation to predict late VA in patients with HCM. Methods and Results Prospectively enrolled patients with HCM (n=143, age 53±14 years) with prophylactic implantable cardioverter‐defibrillators had 3‐minute, high‐resolution (1024 Hz), digital 12‐lead ECGs recorded during intrinsic rhythm. For each precordial lead, QRSp was defined as the total number of peaks detected in the QRS complex that deviated from a smoothing filtered version of the QRS. The VA end point was appropriate implantable cardioverter‐defibrillator therapy during 5‐year prospective follow‐up. After 5 years, 21 (16%) patients had VA. Patients who were VA positive had greater QRSp (6.0 [4.0–7.0] versus 4.0 [2.0–5.0]; P <0.01) and lower left ventricular ejection fraction (57±11 versus 62±9; P =0.038) compared with patients who were VA negative, but had similar established HCM risk metrics. Receiver operating characteristic analysis revealed that QRSp discriminated VA (area under the curve=0.76; P <0.001), with a QRSp ≥4 achieving 91% sensitivity and 39% specificity. The annual VA rate was greater in patients with QRSp ≥4 versus QRSp <4 (4.4% versus 0.98%; P =0.012). In multivariable Cox regression, age <50 years (hazard ratio [HR], 2.53; P =0.009) and QRSp (HR per QRS peak, 1.41; P =0.009) predicted VA after adjusting for established HCM risk metrics. In patients aged <50 years, the annual VA rate was 0.0% for QRSp <4 compared with 6.9% for QRSp ≥4 ( P =0.012). Conclusions QRSp predicted VA in patients with HCM who were eligible for an implantable cardioverter‐defibrillator after adjusting for established HCM risk metrics, such that each additional QRS peak increases VA risk by 40%. QRSp <4 was associated with a <1% annual VA risk in all patients, and no VA risk among those aged <50 years. This novel ECG metric may improve patient selection for prophylactic implantable cardioverter‐defibrillator therapy by identifying those with low VA risk. These findings require further validation in a lower risk HCM cohort. Registration URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT02560844.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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