Abstract 342: Developing an In Vivo Model of Ventricular Refibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background Ventricular refibrillation, defined as re-emergence of VF following successful defibrillation, is as frequent as 79% after out of hospital cardiac arrest, with at least 50% of patients experiencing more than 1 episode of refibrillation. Re-fibrillations are harder to defibrillate and are inversely associated with survival. The mechanism of refibrillation is not known. In order to test hypotheses on preventing or treating refibrillation, a reliable in-vivo refibrillation model is necessary. Pigs have been used as a reliable model to study the efficacy of CPR. Here we present a swine model of ventricular refibrillation following VF. Methods & Results Twenty-four Yorkshire pigs were anesthetized. Three Millar catheters were used to measure pressure from abdominal Aorta, RA and LV. An EP catheter was introduced in the RV to induce VF. VF was induced by burst pacing and left untreated for 4 minutes. Then chest compressions were delivered using a pneumatic device at a constant rate of 120/min and manual ventilation was delivered at 6 breaths/min. All animals were defibrillated after 3 min of CPR at 150J, and increasing energy in case of failure. After successful defibrillation, they were observed for a period of 30 min for any occurrence of refibrillation. Refibrillations were treated with defibrillation. The initial VF could not be defibrillated in 3 (12%). Refibrillation occurred in 13 (62%). The mean time to onset of refibrillation was 629 sec after successful defibrillation ranging from 8 to 1600 sec. Mean number of re-fibrillations was 1.14±1.15 (max: 4) with 33.33% (n=7) experiencing more than one episode of refibrillation. Forty-six percent of refibrillations occurred within first 5 min after defibrillation. Overall Survival was 37.5% (n=9). Survival was 38% in re-fibrillation group vs. 44.4% in non-refibrillation group (p=nsS). With regards to initiation, 60% of episodes were preceded by 1 PVC and 20% were preceded by 2 PVCs or more. Conclusion We have developed a swine model of ventricular re-fibrillation that resembles reported human data in terms of incidence of re-fibrillation and initiation following VF arrest. This model will serve as a test bed for different pharmacologic and interventional strategies focused on modulating refibrillation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».