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Enregistrement W4378234122 · doi:10.1093/europace/euad122.752

Multi-modal physiological parameter for mapping ablation lesions

2023· article· en· W4378234122 sur OpenAlexaff
Stéphane Massé, R. David Anderson, Hanney Gonna, Mohd Asyadi Azam, Patrick F.H. Lai, D. Curtis Deno, Kumaraswamy Nanthakumar

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrhythmias and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWavefrontMedicineCardiac electrophysiologyAblationVectorcardiographyElectrophysiologyCardiologyOpticsPhysicsElectrocardiographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: None. Background In addition to variety of force time indices, electrophysiologist use peak to peak voltage (Vpp) and or S wave on unipolar electrogram to assess RF lesions they deliver. This strategy ignores cardiac conduction speed, direction, and wave curvature, all of which are affected by delivered lesion. Electrode array catheters such as the Advisor HD Grid allow individual cardiac wavefronts from sites to be characterized simultaneously in two dimensions from which vectorcardiograms can be derived. This underappreciated attribute of electrograms when integrated into activation mapping may provide new insights into the electrophysiologic state of tissue including wavefront amplitude, direction and velocity. Objective We tested the hypothesis that intracardiac vectorcardiogram loops contain aspects of properties that may better detect lesions compared to Vpp reduction and that a novel multi-modal approach will provide additional insights on wavefront interaction with substrate. Methods In 5 ex-vivo Langendorff perfused swine hearts, 56-pole (7 x 8 configuration) electrode arrays were sutured to the anterior epicardial left ventricle. Unipolar electrograms were acquired with UHN mapping system during programmed stimulation from all cardinal directions before and after creating RF ablation lesions. Vector loop maps were derived from orthogonal bipole pairs to study wavefront organization and voltage. Isochrone maps were generated from unipolar local activation times. Vector loop eccentricity was defined for each 4-electrode group as a function of loop’s major and minor axis lengths. Low values denote less eccentricity (more circular). Results An illustrative example of vector, loop and isochrone maps before and after ablation is shown in figures 1 and 2. Pre-ablation conditions show activation from a point stimulation on the left side with slender vector loops indicative of a relatively homogeneous linear conduction. In contrast, post-ablation vector loops are much less eccentric near the ablated area and smaller reflecting attenuated amplitude. Interestingly, near border zone locations large round loops are observed, suggesting curved or nonlinear wave propagation. Figure 2 shows that vector loops recorded from scar areas were diminished in size following ablation with a mean Vpp of 3.76 vs 2.18mV (p=0.0001) and exhibited less mean eccentricity, 0.925 vs 0.848 (p<0.0001), with more round loops (eccentricity < 0.7) found after ablation (12% of sites vs 4% pre-ablation, p < 0.0001). Conclusions Significant changes in loop characteristics were observed even when ablation induced voltage attenuation was minimal. This suggests that vectorial loop eccentricity may provide information in addition to omnipolar Vpp. Wavefront propagation disruption near ablation border zones is thus potentially valuable to detect lesion gaps. This information along with wave amplitude and direction can now be integrated into a novel multi-modal map.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,240 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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