MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404769675 · doi:10.1007/s11886-024-02143-1

Intramural Ventricular Arrhythmias: How to Crack a Hard Nut

2024· review· en· W4404769675 sur OpenAlexaff
Matthew Hanson, Andrés Enríquez, Fermin C. García

Notice bibliographique

RevueCurrent Cardiology Reports · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrhythmias and Treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyAblationInternal medicineInterventricular septumCatheter ablationVentricular tachycardiaOstium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF THE REVIEW: Successful catheter ablation of ventricular arrhythmias depends on identifying the critical tissues that sustain the arrhythmia. Increasingly, the intramural space is being recognized as an important source of idiopathic and reentrant ventricular arrhythmias, representing a common cause of ablation failure. A systematic approach to mapping and ablating these arrhythmias is key to optimize outcomes. RECENT FINDINGS: Intramural ventricular arrhythmias are common in certain anatomical locations such as the left ventricular ostium or the interventricular septum. In these cases, mapping of the septal coronary veins provides an opportunity to explore the intramural compartment of the septum to perform activation mapping, entrainment and/or pace mapping. When an intramural arrhythmia is identified, ablation may require radiofrequency application from multiple sites, prolonged lesions, or special ablation techniques such as bipolar ablation or transvenous ethanol injection. Identification of intramural ventricular arrhythmias depends on comprehensive mapping that should include the coronary venous system, and ablation often requires advanced techniques. This paper provides a guide on when to suspect an intramural ventricular arrhythmia in the electrophysiology laboratory and how to approach mapping and ablation in these challenging cases.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Cardiology ReportsMême sujetCardiac Arrhythmias and TreatmentsTravaux en français237 207