Personalisation of Action Potentials Based on Activation Recovery Intervals in Post-Infarcted Pigs: A Simulation Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac modeling is a powerful and robust tool in electrophysiology (EP), supporting non-invasive arrhythmia diagnosis and therapy planning.Some studies showed that in silico modeling can be used to predict scar-related arrhythmia risk and ablation targets.However, model personalisation still relies on "average" EP parameters derived from literature, largely due to a paucity of their identification from EP data.We posit that activation-recovery interval (ARI), a surrogate for action potential duration (APD), can be extracted from intracardiac electrograms (iEGMs) and used to parameterize models for more accurate AP wave simulations per individual case.In this work we personalised APDs using ARI values extracted from endocardial electro-anatomical maps recorded in sinus rhythm in post-infarcted swine (n=8).We sought to investigate the differences in model parameters needed to calibrate simulated APDs in healthy tissue and border zone, BZ (i.e., arrhythmia substrate) when using an "average" ARI computed from all cases versus those calibrated from ARIs extracted per case.Results showed that average ARIs in healthy tissue and BZ for all cases were 206.12 50.18 ms and 213.21 52.1 ms, respectively.This work underlines the importance of model personalisation by case, suggesting that is fundamentally needed to accurately reproduce in silico the experimental observations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle