MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410621055 · doi:10.1093/europace/euaf085.714

Electrotomographic mapping: clinical translation for multipolar principal component referenced unipolar electrograms

2025· article· en· W4410621055 sur OpenAlexafffund
Nathan Denham, Stéphane Massé, J. Asta, Patrick F.H. Lai, Masimba Nemaire, Edward J. Vigmond, K. Nanthakumar

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrhythmias and Treatments
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTranslation (biology)Principal component analysisComponent (thermodynamics)Computer scienceArtificial intelligenceNatural language processingPattern recognition (psychology)PhysicsChemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Focal ventricular arrhythmias from an intramural location pose a significant challenge to map and ablate. The paradigm of QS on the unipolar electrogram (EGM) and pre-QRS activation on the bipolar EGM only holds for superficial foci and is lost for deeper sources owing to mass depolarization of myocardium leading to a dual breakout pattern over a large surface area. We recently reported multipoles with principal component referenced unipolar electrograms (UniPCR) have a superior near-field view and demonstrated a lower fractional area of QS EGMs with a deep pacing source. Purpose We hypothesized multipoles with UniPCR would be a better predictor of intramural source location irrespective of depth on the surface of the heart by acting as a local unipolar EGM with a better specificity for QS morphology. Methods Five explanted healthy swine hearts were used in a Langendorff perfused heart model. Mapping data was collected using a custom-made, 2mm spaced, 56-electrode rectangular array placed on the epicardium of the left ventricle. Pacing was performed from the center of the array, varying the intramural stimulation source depth by plunge needle in 1mm increments from 6mm (deepest) to 3mm (shallowest). A comparison of unipolar versus UniPCR EGMs was performed to measure the predictive accuracy of the source location including amplitude, width, QS% and fractional area of QS. Data are presented as mean±SEM. Results The percentage of EGMs displaying a QS morphology was lower in UniPCR vs. Unipolar EGMs at all depths (p<0.001; Table). This produced a smaller fractional area of QS on the array irrespective of source depth (p<0.001). A representative example from one swine is shown in the figure. UniPCR EGMs had a smaller amplitude and narrower width than unipoles (both p<0.001), however there was no difference in the amplitude or width of UniPCR EGMs across the different depths of the pacing source (p=0.957 and p=0.372 respectively). Electrodes on the array were subdivided into 1st neighborhood (four electrode square around source), 2nd neighborhood (twelve electrode square around 1st neighborhood) and remote (all remaining electrodes). The percentage of EGMs displaying a QS morphology was lower in UniPCR vs. Unipolar EGMs at all depths in the 1st neighborhood (p<0.001), 2nd neighborhood (p<0.001) and remote (p<0.001). A non-QS signal on UniPCR had much better specificity for being at an electrode outside the 1st neighborhood (unipolar: 60.4% vs. UniPCR: 91.5%). Conclusion Multipoles with UniPCR improves the ability to map an intramural focus by creating a narrower area of QS on the mapping surface due to reduced far-field influence on the EGM. Traditional unipoles show a larger area of QS due to far-field summation. Multipoles allows for effective source localization on the surface irrespective of depth and has the potential to improve targeted ablation of focal ventricular arrhythmias.QS vs. R wave maps Characteristics of EGMs

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEP EuropaceMême sujetCardiac Arrhythmias and TreatmentsTravaux en français237 207