Best practices in robotic magnetic navigation-guided catheter ablation of cardiac arrhythmias, a position paper of the Society for Cardiac Robotic Navigation
Notice bibliographique
Résumé
Preamble: Robotic magnetic navigation (RMN)-guided catheter ablation (CA) technology has been used for the treatment of cardiac arrhythmias for almost 20 years. Various studies reported that RMN allows for high catheter stability, improved lesion formation and a superior safety profile. So far, no guidelines or recommendations on RMN-guided CA have been published. Purpose: The aim of this consensus paper was to summarize knowledge and provide recommendations on management of arrhythmias using RMN-guided CA as treatment of atrial fibrillation (AF) and ventricular arrhythmias (VA). Methodology: An expert writing group, performed a detailed review of available literature, and drawing on their own experience, drafted and voted on recommendations and summarized current knowledge and practice in the field. Recommendations on RMN-guided CA are presented in a guideline format with three levels of recommendations to serve as a reference for best practices in RMN procedures. Each recommendation is accompanied by supportive text and references. The various sections cover the practical spectrum from system and patient set-up, EP laboratory staffing, combination of RMN with fluoroscopy and mapping systems, use of automation features and ablation settings and targets, for different cardiac arrhythmias. Conclusion: This manuscript, presenting the combined experience of expert robotic users and knowledge from the available literature, offers a unique resource for providers interested in the use of RMN in the treatment of cardiac arrhythmias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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 ».