Real World Performance of an Individualized Antitachycardia Pacing Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A novel individualized antitachycardia pacing (IATP) algorithm using the post-pacing interval for real-time control has been introduced. Performance information is limited to a small safety and feasibility study with additional single-center and case studies. A larger-scale analysis is needed to better understand algorithm performance. METHODS: Deidentified remote monitoring transmissions from devices with the IATP therapy applied were randomly selected. Rhythms were classified and effects of the novel algorithm were assessed. For monomorphic ventricular tachycardias (MVTs) proportions of successful therapy, shock-free episodes, and acceleration were calculated using generalized estimating equations to correct for multiple episodes and compute statistics of the algorithm's performance. RESULTS: There were 2259 MVT episodes in 336 patients. IATP succeeded in 87.1% of MVT episodes with 89.9% of MVT episodes ultimately free of shock therapy. Based on multivariate analysis, significant factors in therapy success were programming of at least the recommended number of sequences (90% at least recommended vs 73%, p = 0.00088) and female sex (95% for females vs 86%, p = 0.002). A trend to higher success was found for MVT with a cycle length of 320 ms or greater (90% vs. 83%, p = 0.10). The IATP accelerated 3.6% of MVT episodes. None of the available factors was significantly associated with acceleration in the multivariate analysis. CONCLUSIONS: The IATP algorithm succeeded in a large proportion of MVT episodes and with low acceleration in patients randomly selected from remote monitoring transmissions. Using at least the recommended number of sequences had the strongest association with successful therapy.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».