The Diagnostic Utility of Holter Monitoring in Catecholaminergic Polymorphic Ventricular Tachycardia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Holter monitoring may raise suspicion of an underlying catecholaminergic polymorphic ventricular tachycardia (CPVT) diagnosis. Although not a primary investigation for CPVT, Holter monitoring is ubiquitously used as a diagnostic tool in the heart rhythm clinic. OBJECTIVES: The objective of this study was to explore Holter monitoring in CPVT diagnosis. METHODS: This retrospective cohort study analyzed off-therapy Holter monitoring from 13 ryanodine receptor 2-positive CPVT and 34 healthy patients from the Canadian Hearts in Rhythm Organization national registry. Using the Edwards method, the ratio of ambient-maximum heart rate during Holter monitoring was correlated with exertion level to separate premature ventricular contractions (PVCs) during periods of adrenergic and nonadrenergic stress. A receiver operating characteristic curve analysis determined the optimal threshold for isolating CPVT-induced PVCs during adrenergic states. RESULTS: PVC burden differed between groups (P = 0.001) but was within population norm, suggesting ambient PVCs are uncommon in CPVT. CPVT patients had higher PVC counts than healthy controls (P = 0.002), with a different distribution based on adrenergic state. The optimal threshold for separating PVCs into periods of adrenergic and nonadrenergic stress in CPVT patients was 76% of the maximum heart rate during the monitoring period. Compared with healthy controls, CPVT patients had a higher PVC count, limited to periods of adrenergic stress, defined by >76% maximum heart rate threshold (P = 0.002; area under the receiver operating characteristic curve: 0.84). Below this threshold, there was no significant PVC difference (P = 0.604). CONCLUSIONS: Holter monitor PVC counts alone are inadequate for CPVT diagnosis, owing to the adrenergic nature of the disease. Quantifying PVC prevalence at a heart rate threshold >76% identified CPVT with moderate sensitivity (69%) and high specificity (94%).
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».