Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
So sánh độ chính xác của ba thuật toán trong việc dự đoán các đường dẫn đi kèm ở bệnh nhân trưởng thành mắc hội chứng Wolff-Parkinson-White
Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu này là điều tra độ chính xác của ba thuật toán trong việc dự đoán vị trí đường dẫn đi kèm ở bệnh nhân trưởng thành mắc hội chứng Wolff-Parkinson-White trong quần thể Thổ Nhĩ Kỳ. Tổng cộng có 207 bệnh nhân trưởng thành mắc hội chứng Wolff-Parkinson-White đã được phân tích hồi cứu. Điện tâm đồ 12 đạo trình có hồi chọn lọc nhất trong nhịp xoang đã được sử dụng cho phân tích. Hai nhà nghiên cứu không biết thông tin bệnh nhân đã sử dụng ba thuật toán để dự đoán vị trí đường dẫn đi kèm. Trong tất cả các vị trí, 48.5% ở bên trái, 44% ở bên phải và 7.5% nằm ở giữa vách ngăn hoặc phía trước vách ngăn. Khi chỉ những vị trí chính xác mới được chấp nhận là khớp, độ chính xác dự đoán của thuật toán Chiang là 71.5%, thuật toán d’Avila là 72.4%, và thuật toán Arruda cũng là 71.5%. Tỷ lệ phần trăm độ chính xác dự đoán của tất cả các thuật toán không khác nhau giữa các thuật toán (p = 1.000; p = 0.875; p = 0.885, tương ứng). Thuật toán tốt nhất để dự đoán các đường dẫn đi kèm bên phải, bên trái, cũng như các đường dẫn đi kèm trước vách ngăn và giữa vách ngăn là Arruda (p < 0.001). Arruda vượt trội hơn đáng kể so với d’Avila trong việc dự đoán các vị trí liền kề (p = 0.035) và tỷ lệ dự đoán vị trí đối bên cao hơn với d’Avila so với Arruda (p = 0.013). Tất cả các thuật toán đều tương đồng trong dự đoán vị trí đường dẫn đi kèm và độ chính xác dự đoán thấp hơn so với những gì đã báo cáo trước đó bởi các tác giả của chúng. Tuy nhiên, theo vị trí đường dẫn đi kèm, thuật toán được thiết kế bởi Arruda và các cộng sự cho thấy dự đoán tốt hơn so với các thuật toán khác và việc sử dụng thuật toán này có thể mang lại lợi thế trước quá trình đốt phá dự kiến.
Từ khóa
#Wolff-Parkinson-White syndrome #điện tâm đồ #đường dẫn đi kèm #thuật toán dự đoán #phân tích hồi cứuTài liệu tham khảo
Gallagher, J. J., Smith, W. M., Kasell, J. H., Benson, D. W., Jr., Sterba, R., & Grant, A. O. (1981). Role of Mahaim fibers in cardiac arrhythmias in man. Circulation, 64(1), 176–189.
Chiang, C. E., Chen, S. A., Teo, W. S., Tsai, D. S., Wu, T. J., Cheng, C. C., et al. (1995). An accurate stepwise electrocardiographic algorithm for localization of accessory pathways in patients with Wolff-Parkinson-White syndrome from a comprehensive analysis of delta waves and R/S ratio during sinus rhythm. American Journal of Cardiology, 76(1), 40–46.
Arruda, M. S., McClelland, J. H., Wang, X., Beckman, K. J., Widman, L. E., Gonzalez, M. D., et al. (1998). Development and validation of an ECG algorithm for identifying accessory pathway ablation site in Wolff-Parkinson-White syndrome. Journal of Cardiovascular Electrophysiology, 9(1), 2–12.
d’Avila, A., Brugada, J., Skeberis, V., Andries, E., Sosa, E., & Brugada, P. (1995). A fast and reliable algorithm to localize accessory pathways based on the polarity of the QRS complex on the surface ECG during sinus rhythm. Pacing and Clinical Electrophysiology, 18(9Pt 1), 1615–1627.
Boersma, L., García-Moran, E., Mont, L., & Brugada, J. (2002). Accessory pathway localization by QRS polarity in children with Wolff-Parkinson-White syndrome. Journal of Cardiovascular Electrophysiology, 13(12), 1222–1226.
Fitzpatrick, A. P., Gonzales, R. P., Lesh, M. D., Modin, G. W., Lee, R. J., & Scheinman, M. M. (1994). New algorithm for the localization of accessory atrioventricular connections using a baseline electrocardiogram. American College of Cardiology, 23(5), 107–116.
Iturralde, P., Araya-Gomez, V., Colin, L., Kershenovich, S., de Micheli, A., & Gonzalez-Hermosillo, J. A. (1996). A new ECG algorithm for the localization of accessory pathways using only the polarity of the QRS complex. Journal of Electrocardiology, 29(4), 289–299.
Xie, B., Heald, S. C., Bashir, Y., Katritsis, D., Murgatroyd, F. D., Camm, A. J., et al. (1994). Localization of accessory pathways from the 12-lead electrocardiogram using a new algorithm. American Journal of Cardiology, 74(2), 161–165.
Wren, C., Vogel, M., Lord, S., Abrams, D., Bourke, J., Rees, P., et al. (2012). Accuracy of algorithms to predict accessory pathway location in children with Wolff-Parkinson-White syndrome. Heart, 98(3), 202–206.
Bar-Cohen, Y., Khairy, P., Morwood, J., Alexander, M. E., Cecchin, F., & Berul, C. I. (2006). Inaccuracy of Wolff-Parkinson-white accessory pathway localization algorithms in children and patients with congenital heart defects. Journal of Cardiovascular Electrophysiology, 17(7), 712–716.
Basiouny, T., de Chillou, C., Fareh, S., Kirkorian, G., Messier, M., Sadoul, N., et al. (1999). Accuracy and limitations of published algorithms using the twelve-lead electrocardiogram to localize overt atrioventricular accessory pathways. Journal of Cardiovascular Electrophysiology, 10(10), 1340–1349.
Cosío, F. G., Anderson, R. H., Becker, A., Borggrefe, M., Campbell, R. W., Gaita, F., et al. (1999). Living anatomy of the atrioventricular junctions. A guide to electrophysiological mapping. A Consensus Statement from the Cardiac Nomenclature Study Group, Working Group of Arrhythmias, European Society of Cardiology, and the Task Force on Cardiac Nomenclature from NASPE. North American Society of Pacing and Electrophysiology. European Heart Journal, 20(15), 1068–1075.
Alvarez López, M., García Alberola, A., Tercedor, L., Arenal, A., Pérez Villacastín, J., Almendral, J., et al. (1996). Comparative study of 3 algorithms to localize the accessory pathway in Wolff-Parkinson-White syndrome. Revista Española de Cardiología, 49(8), 589–597.
Frank, R., Chandon, E., Deschamps, J. P., Leclerc, J. F., & Fontaine, G. (1990). Revision of criteria for locating the accessory pathway by electrocardiogram in Wolff-Parkinson-White syndrome. A new algorithm. Annales de Cardiologie et d’Angéiologie, 39(4), 225–231.