Artificial intelligence-enabled electrocardiogram guidance for pulmonary valve replacement timing in repaired tetralogy of Fallot
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optimal timing of pulmonary valve replacement (PVR) in repaired tetralogy of Fallot (rTOF) remains challenging. We hypothesized that pre-PVR artificial intelligence-enabled electrocardiogram (AI-ECG) may inform optimal PVR timing in rTOF. METHODS: rTOF PVR patients at Boston Children's Hospital (BCH) and Toronto General Hospital (TGH) with analyzable ECGs ≤3 months pre-PVR were included. Patients undergoing PVR were propensity score-matched 1:1 to non-PVR patients. Patients were partitioned into risk tertiles based on pre-PVR AI-ECG probabilities of 5-year mortality: low-, intermediate-, and high-risk. RESULTS: The PVR cohort included 605 patients (504 at Boston Children's Hospital (BCH), 101 at Toronto General Hospital (TGH); median age 20.3 [IQR, 13.6-32.0] years; median follow-up 7.5 [IQR, 4.7-10.6] years; 3.6% mortality). Pre-PVR AI-ECG risk probability was predictive of post-PVR mortality (c-index 0.77), outperforming an established imaging-based model benchmark (c-index 0.70). AI-ECG remained an independent predictor when added to the benchmark model (P < .001) with a higher c-index of 0.84. Survival was similar between low- and intermediate-risk groups (97-98% 15-year survival; P = .6), with increased mortality for the high-risk group (83% 15-year survival; P = .009). The matched cohort demonstrated that PVR was associated with increased survival overall (HR 0.28 [95% CI, 0.13-0.60], P = .001). Exploratory analyses stratified by risk group tertiles showed survival benefit associated with PVR in the intermediate-risk (HR 0.10 [95% CI, 0.01-0.86]; P = .04) and high-risk (HR 0.3 [0.1-0.7]; P = .005) groups, but not in the low-risk group (P = .8). CONCLUSIONS: AI-ECG predicts post-PVR survival in rTOF patients with a PVR survival benefit in intermediate- and high-risk, but not low-risk, groups. AI-ECG may complement imaging biomarkers to determine rTOF PVR timing.
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 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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».