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Enregistrement W4377983897 · doi:10.1093/europace/euad122.655

Orthogonal bipolar approach to detect cardiac repolarization changes related to activation direction

2023· article· en· W4377983897 sur OpenAlexaff
Stéphane Massé, Ahmed Niri, Mohd Asyadi Azam, Patrick F.H. Lai, J. Asta, Kumaraswamy Nanthakumar

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRepolarizationOptical mappingCardiologyPaceInternal medicineElectrophysiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: None. Background In addition to wave propagation, tissue anisotropy is thought to determine repolarization (repol). This may explain PVC-induced vulnerability to re-entry, based on change of activation setting up arrhythmogenic repol gradients. However, differential repolarization effects produced by waves propagating in various directions has not been studied. Though this effect could be measured with optical mapping it is unknown whether egm-based methods can detect these differences. Purpose The objective of this study was to determine the effect of wave direction on cardiac repol as measured by optical mapping. We recently proposed a novel method of assessing repol with the use of equi-spaced array catheters that allow integration of orthogonal bipolar egms and we sought to compare the performance of unipolar-based ARI methods and orthogonal bipolar egms in detecting the changes shown in optical mapping. Methods Simultaneous optical mapping and epicardial mapping with equi-spaced array catheters (Optrell and HD Grid) was performed in 6 rabbit Langendorff experiments. Unipolar egms from 4 electrodes forming a square in the middle of the array were recorded. A compound egm, called rEGM was created from orthogonal bipolar egms derived from the unipolar egms. Optical mapping was performed with a sampling rate of 3333 frames/s. Epicardial waves propagating in different directions were produced by point stimulation (CL = 200ms) at various location respective to the electrode array: Left (anterior LV, Pace B), right (lateral LV, Pace A), catheter distal (apex, Pace D) and catheter proximal (anterior base, Pace C). An endocardial source located transmurally across the electrode array was also evaluated. APD80 from optical data was measured from an algorithm described before. An APD estimate from rEGM, APDc was measured from the onset of QRS to baseline return of rEGM. For each method (optical, APDc and ARI) a statistical analysis evaluating the effect of wave propagation was performed. Results a) Gold Standard, optical mapping: Left column on figure shows the APD80 measurements respective to wave direction for two of the experiments. Kruskal-Wallis analysis showed a significant effect of wave direction on APD80 (p < 0.01 for both experiments 3 & 4). Multiple comparisons showed most notable effect from Pace A (lateral side). b) APDc shown in middle column successfully detected the changes (p < 0.01). c) Unipolar ARI: Right column shows the ARI measurements from the same experiments that failed to detect a directional repolarization difference (Exp3 p=0.10; Exp4 p =0.62). Conclusions Changes in direction of wave front propagation can change repol timing of as much as 30msec. These changes were not detectable by ARI method. However subtle changes of repolarization were successfully detected by orthogonal bipolar approach using equi-spaced array catheters, enabling a reliable method to assess minute repolarization changes locally.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

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