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Enregistrement W4361007994 · doi:10.1002/clc.24009

Characterization of temporal electrical activity patterns for detection of critical isthmus regions of recurrent atypical atrial flutter

2023· article· en· W4361007994 sur OpenAlexaff
Nadine Vonderlin, Johannes Siebermair, Amir A. Mahabadi, Elena Pesch, Miriam I. Koehler, Dobromir Dobrev, Rolf Alexander Jánosi, Tienush Rassaf, Reza Wakili

Notice bibliographique

RevueClinical Cardiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrhythmias and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMaxima and minimaAtrial flutterAblationAtrial tachycardiaTachycardiaCardiologyInternal medicineFlutterCatheter ablationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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