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Enregistrement W4398777199 · doi:10.1093/europace/euae102.744

Acute intracardiac electrogram changes and their relation to pulsed field ablation dose in porcine left ventricle

2024· article· en· W4398777199 sur OpenAlexaff
Jernej Štublar, Tomaž Jarm, Atul Verma, Graham Wright, María Terricabras, Terenz Escartin, Lars M. Mattison, Daniel C. Sigg, Nathalie Coulombe, Damijan Miklavčič

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensMedtronic (Canada)University of TorontoSunnybrook Health Science CentreMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVentricleIntracardiac injectionAblationCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Pulsed field ablation (PFA) is an emerging cardiac ablation modality based on irreversible electroporation with promising preclinical and clinical results. Acute reduction of intracardiac electrograms (bipolar iEGMs) is consistently observed, similar to other ablation modalities, e.g. radiofrequency ablation. We and others have previously reported lesion size dependence on PFA dosing. However, the relevance of iEGM changes and their dependence on the PFA dose is not established. Furthermore, our study shows that unipolar iEGM signals may contain additional information about the effects of PFA in cardiac tissue. Purpose To quantify the effect of different PFA dosing on changes observed in bipolar and unipolar iEGMs within 5 minutes after the ablation. Methods In total, PFA was applied endocardially at 40 sites in the left ventricles of 8 pigs via a 5 mm tip catheter using a modified decapolar catheter in the inferior vena cava for current return (all electrodes). The following PFA doses (voltage and number of pulse trains) were used: 1000 V, 4 trains; 1300 V, 4 trains; 1500 V, 1 train; 1500 V, 4 trains; 1500 V, 8 trains; and 1500 V, 16 trains. For standard bipolar iEGMs (30 Hz – 500 Hz) the reduction in peak-to-peak amplitude after PFA was considered as a measure of the effect. In addition, unipolar iEGMs (0.5 Hz – 500 Hz) were decomposed into non-overlapping frequency sub-bands with Daubechies order 6 discrete wavelet transform (Figure 1A) allowing separate analysis in high-frequency (HF) and low-frequency (LF) ranges (63 Hz – 500 Hz and 0.5 Hz – 8 Hz, respectively). Results In total, 30 standard bipolar and 35 unipolar iEGMs (with at least 3.5 minutes of artefact-free post-ablation duration) were analysed. No dose dependency was observed for standard bipolar iEGMs within 5 minutes post-ablation (data not shown). However, the HF and LF content of unipolar iEGMs revealed opposing effects: a decrease in the HF and an increase in the LF content. Correlation with the dose was clearer in the LF content 3.5 minutes post-ablation, the difference being significant (p<0.05) between the lowest and the highest doses (Figure 1B and C). Discussion The decrease in HF content could reflect electrical silencing, ie. stunning of locally affected cardiomyocytes, most likely caused by irreversibly electroporated (ablated) cells located close to the catheter tip and by reversibly electroporated or otherwise temporarily silenced cells in adjacent tissue. The increase in LF content could reflect the current-of-injury effect, which is a broader area phenomenon derived from electrical potential differences between affected (reversibly and irreversibly electroporated) and non-affected regions. Conclusion Unipolar iEGMs acquired with a broadened frequency range and decomposed into HF and LF content provide new insight into the effects of PFA and correlate with PFA dosing in this pre-clinical porcine model.

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 enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,392

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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