Electrographic Flow Mapping Provides Prognosis for AF Ablation Outcomes Across Two Independent Prospective Patient Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Electrographic flow (EGF) mapping allows for the visualization and quantification of atrial fibrillation (AF) wavefront propagation patterns. EGF-identified sources were shown in the randomized controlled FLOW-AF trial to significantly increase the likelihood of AF recurrence within 1 year if left unablated. Electrographic flow consistency (EGFC) additionally measures the stability of observed wavefront patterns, such that patients with more organization have a healthier substrate and lower recurrence. Source presence and EGFC can be used collectively to assign mechanistic phenotypes to AF patients. Methods: The patient phenotypes, treatment modalities, and outcomes in FLOW-AF were compared with those of patients in the ensuing AF-FLOW Global Registry, which was conducted by separate physicians at discrete clinical centers. Results: Patients with low EGFC (≤0.62) had a 12-month freedom from AF (FFAF) of 46%, while those with a high mean EGFC (>0.62) had a FFAF of 81%. Right atrial EGFC was correlated with left atrial EGFC, and the highest recurrence occurred in those with biatrial low EGFC. Source presence also affected the recurrence rates in both trials, such that the presence of EGF-identified sources in PVI-only patients lowered the FFAF from 65% to 36%, but the elimination of sources produced a 30% absolute increase in FFAF from 36% to 66%. Conclusions: Patient outcomes by EGF-based AF phenotype were consistent across two cohorts of patients from separate clinical trials at distinct centers. Patients with a high EGFC and no sources post-procedure had the best outcomes. EGF mapping provides insights into underlying disease pathophysiology and may be employed prospectively to predict recurrence.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».