Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Çalışmamıza; 88 adet kontrol, 95 adet AVNRT ve 66 adet AVRT’li hastayı dahil ettik.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Giriş: Epikardiyal yağ kalınlığı (EYK) aritmik olaylarda rolü olduğu bilinmektedir. Biz bu çalışmada supraventriküler aritmilerin ayırıcı tanısında EYK’nın kullanılabilirliğini araştırdık. Hastalar ve Yöntem: Kliniğimize çarpıntı şikayeti ile başvuran veya yüzeyel EKG’de SVT tanısı olan ve elektrofizyolojik çalışma (EFÇ) yapılmış 259 hasta dahil edildi. Hastaların demografik, ekokardiyografik verileri ile birlikte EFÇ ile belirlenmiş tanıları kaydedildi. Bulgular: Çalışmamıza; 88 adet kontrol, 95 adet AVNRT ve 66 adet AVRT’li hastayı dahil ettik. TTE verileri karşılaştırıldığında ise; epikardiyal yağ kalınlığı (p= 0.001) AVRT’li hasta grubunda anlamlı oranda artmış olarak tespit edildi. Binominal lojistik regresyon analizinde EYK bağımsız prediktor olarak tespit edildi (OR:2.2 %95 GA: 1.456-5.478, p
Abstract
Introduction: Epicardial fat thickness (EFT) is known to play a role in arrhythmic events. In this study, we analysed the feasibility of using EFT in the differential diagnosis of supraventricular arrhythmias. Patients and Methods: A total of 259 patients were included in the study, all of whom had applied to our outpatient clinic with palpitation complaints or who had been diagnosed with SVT by surface electrocardiogram (ECG) and had undergone complete electrophysiological studies (EPS). The patients’ demographic and echocardiography data along with their EPS-based diagnoses were recorded. Results: We included 88 control patients, 95 atrioventricular nodal re-entrant tachycardia (AVNRT) patients and 65 atrioventricular re-entrant tachycardia (AVRT) patients. Transthoracic echocardiography (TTE) data showed that the EFT in AVRT group was increased significantly (p= 0.001). In multinomial logistic regression analysis, EFT was identified as an independent predictor (OR:2.2 95% CI: 1.456-5.478, p