MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4318344200 · doi:10.1136/heartjnl-2022-bscmr.31

32 Myocardial fibrosis predicts ventricular arrhythmias and sudden death after cardiac electronic device implantation

2023· article· en· W4318344200 sur OpenAlexaff
Francisco Leyva, Abbasin Zegard, Osita Okafor, Paul Foley, Fraz Umar, Robin J. Taylor, Howard Marshall, Berthold Stegemann, William E. Moody, Richard P. Steeds, Brian P. Halliday, Daniel Hammersley, Richard E. Jones, Sanjay Prasad, Tian Qiu

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of ManchesterBritish Heart FoundationNational Institute for Health and Care ResearchBoston Scientific Corporation
Mots-clésMedicineInternal medicineCardiologySudden cardiac deathInterquartile rangeHazard ratioVentricular tachycardiaClinical endpointConfidence intervalMyocardial fibrosisVentricular fibrillationAtrial fibrillationFibrosisRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Increasing evidence supports a link between myocardial fibrosis (MF) and ventricular arrhythmias. We sought to determine whether presence of MF on visual assessment (MFVA) and gray zone fibrosis (GZF) mass predicts SCD and ventricular fibrillation/sustained ventricular tachycardia after cardiac implantable electronic device (CIED) implantation. Materials and Methods In this prospective study, total fibrosis and GZF mass, quantified using cardiovascular magnetic resonance, was assessed in relation to the primary endpoint of sudden cardiac death (SCD) and the secondary, arrhythmic endpoint of SCD or ventricular arrhythmias after CIED implantation. Results Among 700 patients (age 68.0 ± 12.0yrs [mean ± SD]), 27 (3.85%) experienced a SCD and 121 (17.3%) met the arrhythmic endpoint over 6.93 yrs (median; interquartile range 5.82–9.32). MFVA predicted SCD (hazard ratio [HR]: HR: 26.3 [95% confidence interval [CI] 3.70–3337]; negative predictive value: 100%). In competing risks analyses, MFVA also predicted the arrhythmic endpoint (subdistribution [sHR]: 19.9 [95% CI 6.40–61.9]; negative predictive value: 98.6%). Compared with no MFVA,a GZF mass measured with the 5SD method (GZF5SD) > 17 g was associated with highest risk of SCD (HR: 44.6;95% CI 6.12–5685) and the arrhythmic endpoint (sHR: 30.3 [95% CI 9.60–95.8]). Adding GZF5SD mass to MFVA led to reclassification of 39% for SCD and 50.2% for the arrhythmic endpoint. In contrast, LVEF did not predict either endpoint. Discussion This the largest CMR study of MF in relation to long-term clinical outcomes in patients undergoing CIED implantation. Several findings have emerged. First, all patients experiencing SCD had MFVA on preimplantation CMR. Second, absence of MFVA virtually excluded the composite, arrhythmic endpoint. Third, both TFFWHM mass and GZF5SD mass had an additional predictive value over and above MFVA, with respect to both SCD and the arrhythmic endpoint. Last, LVEF did not predict SCD or the arrhythmic endpoint. Conclusion In CIED recipients, MFVA excluded patients at risk of SCD and virtually excluded ventricular arrhythmias. Quantified GZF5SD mass added predictive value in relation to SCD and the arrhythmic endpoint. Acknowledgements We are grateful to Medtronic, Abbott and Boston Scientific for their support in funding this study, in the form of unrestricted educational grants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAbstractsMême sujetCardiac pacing and defibrillation studiesTravaux en français237 207