Estimating Left Ventricular Mass from the Electrocardiogram across the Spectrum of LV Mass from Normal to Increased LV Mass in an Older Age Group
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To examine the relationship of QRS voltages and left ventricular (LV) mass across the spectrum of individuals with different LV mass. Methods. Twenty QRS voltage measurements or combinations were determined in a consecutive series of 159 adults with an ECG and echocardiogram without previous myocardial infarction, left or right bundle branch block, pre-excitation, or electronic pacemaker. Results. The four strongest and significant correlations between QRS and LV mass were S in V4, deepest S wave in any precordial lead plus S in V4, S in V3, and S in V3 plus R in AVL times QRS duration. For men, the strength of the relationships were S in V3 (F = 33.8), deepest S wave in any precordial lead plus S V4 (F = 33.7), S in V3 plus R aVL (F = 29.9), S in V4 (F = 29.79), and deepest S in precordial leads (F = 17.9). The R wave in AVL alone did not correlate with LV mass. Criteria using the R wave in lateral precordial leads did not correlate as strongly with LV mass. For women, only S in V4 significantly correlated with LV mass. Overall, the R wave voltage in limb leads (AVL I or II) did not correlate with precordial S wave amplitudes. Univariate and multivariate analysis showed that some but not all QRS voltages correlated with each other. In multivariate analysis, using only single variables and not combination of QRS variables, the only significant relationship between QRS voltage and left ventricular mass was for men the S in V3 ( p=0.04 ) and for women S in V4 ( p=0.016 ) and R in V6 ( p=0.04 ). Conclusion. The S wave in V3 and V4 correlate most strongly with LV mass while the R wave in limb leads, including AVL, do not correlate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».