Characterization of temporal electrical activity patterns for detection of critical isthmus regions of recurrent atypical atrial flutter
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Identifying the critical isthmus region (CIR) of atrial re-entry tachycardias (AT) is challenging. The Lumipoint® (LP) software, developed for the Rhythmia® mapping system, aims to facilitate the successful ablation of ATs by identifying the CIR. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the quality of LP regarding the percentage of arrhythmia-relevant CIR in patients with atypical atrial flutter (AAF). METHODS: In this retrospective study, we analyzed 57 AAF forms. Electrical activity (EA) was mapped over tachycardia cycle length resulting in a two-dimensional EA pattern. The hypothesis was that EA minima suggest potential CIRs with slow-conduction-zone. RESULTS: A total of n = 33 patients were included, with the majority of patients being already preablated (69.7%). LP algorithm identified a mean of 2.4 EA minima and 4.4 suggested CIRs per AAF form. Overall, we observed a low probability of identifying only the relevant CIR (POR) at 12.3% but a high probability that at least one CIR is detected (PALO) at 98.2%. Detailed analysis revealed EA minima depth (≤20%) and width (>50 ms) as the best predictors of relevant CIRs. Wide minima occurred rarely (17.5%), while low minima were more frequently present (75.4%). Minima depth of EA ≤ 20% showed the best PALO/POR overall (95% and 60%, respectively). Analysis in recurrent AAF ablations (five patients) revealed that CIR in de novo AAF was already detected by LP during the index procedure. CONCLUSION: The LP algorithm provides an excellent PALO (98.2%), but poor POR (12.3%) to detect the CIR in AAF. POR improved by preselection of the lowest and widest EA minima. In addition, there might be the role of initial bystander CIRs becoming relevant for future AAFs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle