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Enregistrement W4410621838 · doi:10.1093/europace/euaf085.453

Spatiotemporal dispersion characterization in persistent and long-standing persistent atrial fibrillation patients, insights from the TAILORED-AF trial

2025· article· en· W4410621838 sur OpenAlexaff
Isabel Deisenhofer, J.-P. Albenque, Sonia Busch, Edouard Gitenay, Sabine Lotteau, Marie‐Sophie Nguyen‐Tu, Amélie Dayot, Anthony Appetiti, P Milpied, Jérôme Kalifa, Tom De Potter, Seth Goldbarg, Atul Verma, John D. Hummel

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrial fibrillationCardiologyMedicineInternal medicineDispersion (optics)OpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Introduction The TAILORED-AF trial (NCT04702451) was the first randomized, superiority trial demonstrating that artificial intelligence (AI)-guided ablation of persistent atrial fibrillation (AF) patients targeting spatiotemporal dispersion in addition to pulmonary vein isolation (PVI) is superior to PVI alone after one year of follow-up. Purpose This TAILORED-AF sub-analysis aims to characterize spatiotemporal dispersion regions in relation to atrial regions where AF terminated during an AI-guided tailored ablation procedure. Methods Spatiotemporal dispersion maps were built during index ablation procedures with an artificial intelligence-guided spatiotemporal dispersion software. Dispersion atrial extent was defined as the ratio of dispersion surface area in a chamber over its total chamber surface area quantified with an in-house algorithm. The algorithm estimates pixel surface area values from 2D snapshots collected from 3D navigation maps. After (i) conversion of antero-posterior and postero-anterior 2D view snapshots into grayscale-transformed images, (ii) the background was removed and the atria were segmented. Then, (iii) tags were detected, segmented and (iv) connected to remnant regions. Finally, spatiotemporal dispersion region locations and extent were superimposed with tags corresponding to AF termination locations in patients in whom AF was terminated. This corresponded to a location where AF terminated by ablation into sinus rhythm/atrial tachycardia or where the AF cycle length increased by a minimum of 20ms. Results The Tailored arm population included 187 persistent and long-standing persistent AF patients. The dispersion extent was higher in the left atrium (LA) compared to the right atrium (RA) (14.7% [8.1%-24.5%] vs 0.6% [0.0%-2.5%], p<0.0001). All patients (100%) had dispersion in the LA, whereas dispersion was only detected in the RA in 79% of the patients. The most frequent regions in LA exhibiting dispersion were the LA posterior wall with 20% [8%-31%] extent, LA anterior wall with 15% [8%-25%] extent and the LA roof with 10% [4%-19%] extent. The acute AF termination rate was 66%. All AF termination locations (100%) were found within dispersion regions: 25% in the lower quartile dispersion extent, 26% in the medium quartile and 49% in the higher quartile. In 81% of the patients, AF termination occurred in the LA, from which 20% located in the PV region and 80% outside the PV region. AF terminated in the RA in 19% of the patients (Figure). Conclusion(s) While pursuing an AI-guided ablation of persistent atrial fibrillation, spatiotemporal dispersion and AF termination predominantly occurs in the left atrium. Still, 19% of termination is observed after ablation in minimally extended regions of the RA. These findings highlight the importance of mapping and ablating in the RA when conducting a spatiotemporal dispersion-based ablation.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,492

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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