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Enregistrement W1541427437 · doi:10.1159/000437018

Infarct Topography and Detection of Atrial Fibrillation in Cryptogenic Stroke: Results from CRYSTAL AF

2015· article· en· W1541427437 sur OpenAlexaff
Richard A. Bernstein, Vincenzo Di Lazzaro, Marilyn M. Rymer, Rod Passman, Johannes Brachmann, Carlos A. Morillo, Tommaso Sanna, Vincent Thijs, Tyson Rogers, Shufeng Liu, Paul Ziegler, Hans‐Christoph Diener

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and Diving-Related Complications
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationInternal medicineCardiologyHazard ratioStroke (engine)Confidence intervalProportional hazards modelInfarctionRetrospective cohort studyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Insertable cardiac monitors (ICM) have been shown to detect atrial fibrillation (AF) at a higher rate than routine monitoring methods in patients with cryptogenic stroke (CS). However, it is unknown whether there are topographic patterns of brain infarction in patients with CS that are particularly associated with underlying AF. If such patterns exist, these could be used to help decide whether or not CS patients would benefit from long-term monitoring with an ICM. METHODS: In this retrospective analysis, a neuro-radiologist blinded to clinical details reviewed brain images from 212 patients with CS who were enrolled in the ICM arm of the CRYptogenic STroke And underLying AF (CRYSTAL AF) trial. Kaplan-Meier estimates were used to describe rates of AF detection at 12 months in patients with and without pre-specified imaging characteristics. Hazard ratios (HRs), 95% confidence intervals (CIs), and p values were calculated using Cox regression. RESULTS: We did not find any pattern of acute brain infarction that was significantly associated with AF detection after CS. However, the presence of chronic brain infarctions (15.8 vs. 7.0%, HR 2.84, 95% CI 1.13-7.15, p = 0.02) or leukoaraiosis (18.2 vs. 7.9%, HR 2.94, 95% CI 1.28-6.71, p < 0.01) was associated with AF detection. There was a borderline significant association of AF detection with the presence of chronic territorial (defined as within the territory of a first or second degree branch of the circle of Willis) infarcts (20.9 vs. 10.0%, HR 2.37, 95% CI 0.98-5.72, p = 0.05). CONCLUSIONS: We found no evidence for an association between brain infarction pattern and AF detection using an ICM in patients with CS, although patients with coexisting chronic, as well as acute, brain infarcts had a higher rate of AF detection. Acute brain infarction topography does not reliably predict or exclude detection of underlying AF in patients with CS and should not be used to select patients for ICM after cryptogenic stroke.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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