Risk Stratification in Left Bundle Branch Block After Transcatheter Aortic Valve Implantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Managing left bundle branch block (LBBB) after transcatheter aortic valve implantation (TAVI) remains challenging. OBJECTIVES: The aim of this study was to develop a novel, simplified electrocardiogram (ECG) algorithm for predicting infranodal conduction delay in LBBB (both new onset as well as preexisting) patients after TAVI and to compare its performance vs current European Society of Cardiology (ESC) ECG criteria. METHODS: A multicenter analysis of prospectively enrolled patients undergoing electrophysiology testing for preexisting or new-onset LBBB after TAVI was conducted. The novel algorithm was developed by analyzing various combinations of the PR interval, QRS duration pre-TAVI and post-TAVI, and changes in these parameters to identify patients with infranodal conduction delay (defined as a His-ventricular interval ≥70 milliseconds). RESULTS: A total of 769 patients with LBBB (12% preexisting) after TAVI underwent risk stratification using electrophysiology testing at 7 institutions (mean age 81 ± 7 years; 57% female; 21% His-ventricular ≥70 milliseconds). A novel algorithm using solely a PR interval of 190 milliseconds and a QRS interval of 160 milliseconds revealed a sensitivity of 88% and an negative predictive value of 92% for the rule-out of infranodal conduction delay (PR interval post-TAVI <190 milliseconds AND QRS duration post-TAVI <160 milliseconds) and a specificity and positive predictive value of 85% and 41%, respectively, for the rule-in of infranodal conduction delay (PR interval post-TAVI ≥190 milliseconds AND QRS duration post-TAVI ≥160 milliseconds). By comparison, the ESC ECG criteria showed a sensitivity of 72%, a negative predictive value of 88%, specificity of 53%, and a positive predictive value of 28%. CONCLUSIONS: The novel, simplified ECG algorithm showed a superior performance for the rule-out and rule-in of infranodal conduction delay compared with current ESC ECG criteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».