Overcoming Access Challenges to Treat Arrhythmias in Patients with Congenital Heart Disease Using Robotic Magnetic-Guided Catheter Ablation
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of congenital heart disease (CHD) has surged in recent decades, owing to a substantial reduction in mortality. As individuals with CHD age, they become increasingly susceptible to late complications including arrhythmias. These arrhythmias often arise decades after surgical intervention and significantly impact quality of life, hospitalizations, and mortality. Catheter ablation has gained widespread acceptance as a critical intervention for managing arrhythmias in patients with CHD. However, anatomical and physiological features unique to this population pose challenges to standard manual ablation procedures, potentially impacting safety and efficacy. Robotic magnetic-guided navigation (RMN) has emerged as a technological solution to address these challenges. By utilizing soft and flexible catheters equipped with magnets at their tips, RMN enables robotic steering and orientation of catheters in three-dimensional space. This technology overcomes obstacles such as distorted vascular pathways and complex post-surgical reconstructions to facilitate access to target chambers and improve maneuverability within the heart. In this review, we present an overview of the safety and efficacy evidence for RMN-guided catheter ablation in CHD patients and highlight potential advantages. Additionally, we provide a detailed case presentation illustrating the practical application of RMN technology in this population. Although the literature on RMN-guided ablation in patients with CHD remains limited, it has shown promise in achieving successful outcomes, particularly in cases where manual ablation failed or was deemed non-feasible. Further validation through large-scale prospective studies is necessary to fully ascertain the benefits of RMN technology in this patient population.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».