Abstract 2419: The Presence of Q Waves, QRS Fragmentation or QRS Duration Does Not Correlate with Scar Volume in Patients with Ischemic Cardiomyopathy.
Notice bibliographique
Résumé
Background. Recent studies have suggested that scar volume is one of the predictors of ICD utilization. We hypothesized that noninvasive ECG predictors of myocardial scar (number of leads with Q waves and/or fragmented QRS complexes, fQRS) would correlate with infarct size and could predict patients with a depressed ejection fraction that would be the most likely to benefit from imaging scar volume. Methods. Patients with ischemic cardiomyopathy eligible for an ICD for the primary prevention of sudden death underwent PET imaging (n=78). Scar volume (% LV) was quantified from 18 FDG uptake during insulin stimulation and 13 N-ammonia flow using a validated algorithm (MyoPC, Ottawa Heart Institute). Pathologic Q waves and fQRS (RSR morphology or notching in R or S waves) on the 12-lead ECG were assessed by consensus of three blinded readers. Results. Subjects were 67 ± 12 years of age and 87% male. Average ejection fraction was 28 ± 10%. Myocardial scar encompassed 17.1 ± 7.3% of the left ventricle, with a very wide range among subjects (1.9 to 34.4%). In patients with a QRS duration <120 msec (n=47), there was very poor correlation between scar volume and the number of leads with Q waves, fQRS or both (R 2 =0.01– 0.06, Table ). Furthermore, patients with a wide QRS (>120 msec) did not have an increase in scar volume (Table ). Conclusions. These results indicate that 1.) The volume of scar varies widely in patients with ischemic cardiomyopathy that are eligible to receive an ICD for primary prevention and 2.) Infarct volume is independent of electrocardiographic indices of scar. Thus, imaging is necessary to stratify risk for SCD as a function of scar volume.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».