Data-driven pediatric ECG reference intervals with VSD-based validation

Liyan Pan

doi:10.1088/1361-6579/ae3c56

Data-driven pediatric ECG reference intervals with VSD-based validation

2026-02-27

0

PRE

AI

DOI：10.1088/1361-6579/ae3c56

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

目的：采用数据驱动方法，为18岁以下中国儿童和青少年建立基于人群、按年龄和性别分层的体表心电图（ECG）参考值范围，以克服传统经验性年龄分组的局限性。方法：分析了35 088例无结构性心脏病或ECG异常的18岁以下个体的ECG记录。应用无监督机器学习聚类算法识别149项ECG参数的自然发育轨迹，并推导出数据驱动的年龄区间。为考虑生理差异，进行了性别特异性分层。为评估生理有效性，我们评价了新推导的参考值范围识别超声心动图确诊室间隔缺损（VSD）患儿ECG异常的能力。主要结果：在149项ECG参数中识别出4种不同的年龄依赖性变异模式，实现了对年龄特异性区间的精确确定。大多数测量值观察到性别相关差异。应用于VSD患儿时，数据驱动的参考区间在检测ECG异常方面表现出比以往发表的标准更高的敏感性。意义：本研究引入了一种基于机器学习的范式来定义儿科ECG参考值。所获得的年龄和性别特异性阈值比传统参考集更准确地反映生理成熟和心脏负荷变化，为儿科ECG解读提供了更高的临床相关性。

Keyword:

electrocardiogram

reference range

age-specific

data-driven

clustering

Data-driven pediatric ECG reference intervals with VSD-based validation

摘要

期刊

机构

引用论文