Impact of catheter ablation for ventricular tachycardia on left ventricular ejection fraction in patients with structural heart disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Catheter ablation (CA) is efficacious for the treatment of ventricular tachycardia (VT) in patients with structural heart disease; however, heart failure contributes to long‐term mortality in this cohort. Whether CA worsens left ventricular function requires investigation. Methods We retrospectively analyzed 142 consecutive patients with structural heart disease undergoing CA for VT. Pre‐ablation left ventricular ejection fraction (LVEF) was compared to LVEF postablation, predictors of change in LVEF were identified, and the relationship between change in LVEF and arrhythmic recurrence was assessed. Results Patients with ischemic cardiomyopathy (ICM) had lower pre‐ablation LVEF than patients with non‐ischemic cardiomyopathy (NICM) (36.2 ± 14.3% vs. 50.8 ± 12.8%, p < 0.001). There was no statistically significant change in LVEF following ablation for patients with ICM ( p = 0.45) or NICM ( p = 0.75). Patients with pre‐ablation LVEF ≤20% experienced the largest recovery in LVEF, mean recovery 5.3% (95% CI: 0.6–10.1), p = 0.03, with LVEF recovery postablation similar in ICM and NICM patients ( p = 0.69). Recovery of LVEF was associated with a decreased incidence of ventricular arrhythmia (VA) recurrence ( p = 0.03) and an increased VA‐recurrence‐free survival ( p = 0.04). Conclusion CA for VT does not cause a decline in LVEF among patients with structural heart disease. The subset of patients with severely impaired LVEF may experience an increase in LVEF following ablation and an associated reduction in VA 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».