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Enregistrement W4377939042 · doi:10.1111/jce.15935

Right atrial collision time (RACT): A novel marker of propensity for typical atrial flutter

2023· article· en· W4377939042 sur OpenAlexaff
Nick Ryckman, Derek Crinion, Andrés Enríquez, David Bakker, Sanoj Chacko, Hoshiar Abdollah, Adrián Baranchuk, Christopher S. Simpson, Damian Redfearn

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Electrophysiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrhythmias and Treatments
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial flutterCardiologyInternal medicineAblationSinus rhythmCoronary sinusFlutterP waveAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The risk of typical atrial flutter (AFL) is increased proportionately to right atrial (RA) size or right atrial scarring that results in reduced conduction velocity. These characteristics result in propagation of a flutter wave by ensuring the macro re-entrant wave front does not meet its refractory tail. The time taken to traverse the circuit would take account of both of these characteristics and may provide a novel marker of propensity to develop AFL. Our goal was to investigate right atrial collision time (RACT) as a marker of existing typical AFL. METHODS: This single-centre, prospective study recruited consecutive typical AFL ablation patients that were in sinus rhythm. Controls were consecutive electrophysiology study patients >18 years of age. While pacing the coronary sinus (CS) ostium at 600 ms, a local activation time map was created to locate the latest collision point on the anterolateral right atrial wall. This RACT is a measure of conduction velocity and distance from CS to a collision point on the lateral right atrial wall. RESULTS: Ninety-eight patients were included in the analysis, 41 with atrial flutter and 57 controls. Patients with atrial flutter were older, 64.7 ± 9.7 versus 52.4 ± 16.8 years (<.001), and more often male (34/41 vs. 31/57 [.003]). The AFL group mean RACT (132.6 ± 17.3 ms) was significantly longer than that of controls (99.1 ± 11.6 ms) (p < .001). A RACT cut-off of 115.5 ms had a sensitivity and specificity of 92.7% and 93.0%, respectively for diagnosis of atrial flutter. A ROC curve indicated an AUC of 0.96 (95% CI: 0.93-1.0, p < .01). CONCLUSION: RACT is a novel and promising marker of propensity for typical AFL. This data will inform larger prospective studies.

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 seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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