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Enregistrement W4391319955 · doi:10.1101/2024.01.26.24301849

The Accuracy of Cardiac Surface Conduction Velocity Measurements

2024· preprint· en· W4391319955 sur OpenAlexaff
Edward J. Vigmond, Caroline H. Roney, Jason D. Bayer, Kumaraswamy Nanthakumar

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrhythmias and Treatments
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface (topology)Nerve conduction velocityEnvironmental scienceThermal conductionCardiologyMaterials scienceInternal medicineMathematicsMedicineGeometryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Conduction velocity (CV) is a measure of the health of myocardial tissue. It can be measured by taking differences in activation times from intracardiac electrodes. Several factors introduce error into the measurement, amongst which, ignoring the three dimensional aspect is a major detriment. The purpose of this paper was to determine if, nonetheless, there was a specific region where CV could be accurately measured. Methods: Computer simulations of three dimensional ventricles with a realistic His-Purkinje system were performed. Ventricles also included a dense scar or diffuse fibrosis. Results: A finer spatial sampling produced better agreement with true CV. Using a error limit of 10 cm/s as a threshold, measurements taken within a region less than 2 cm from the pacing site proved to be accurate. Error increased abruptly beyond this distance. The Purkinje system and tissue fibre orientation played equally major roles in leading to a surface CV which was not reflective of the CV propagation through the tissue. Conclusions: Surface CV measurements close to the pacing site taken with an electrode spacing of at most 1 mm, give reasonable estimates of tissue CV.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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