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Enregistrement W4411918264 · doi:10.31083/rcm36779

Congenital Long QT Syndrome: A Focus on Risk Stratification and Management

2025· review· en· W4411918264 sur OpenAlexaff
Deepti Ranganathan, Steffany Grondin, Jacqueline Joza

Notice bibliographique

RevueReviews in Cardiovascular Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLong QT syndromeRisk stratificationIntensive care medicineSudden cardiac deathInternal medicineCardiologyQT interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congenital long QT syndrome (LQTs) is an inherited cardiac condition resulting from cardiac repolarization abnormalities. Since the initial description of congenital LQTs by Jervell and Lange-Nielsen in 1957, our understanding of this condition has increased dramatically. A diagnosis of congenital LQTs is based on the medical history of the patient, alongside electrogram features, and a genetic variant that is identified in approximately 75% of cases. The appropriate risk stratification involves a multitude of factors, with β-blockers being the cornerstone of therapy. Recent developments, such as the incorporation of artificial intelligence (AI) for electrocardiogram (ECG) interpretation, genotype-phenotype-specific therapies, and emerging gene therapies, may potentially make personalized medicine in LQTs a reality in the near future. This review summarizes our current understanding of congenital LQTs, with a focus on risk stratification, current therapeutic interventions, and emerging developments in the management of congenital LQTs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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