Clinical trials, the renin angiotensin system and atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Atrial fibrillation is the most common clinical arrhythmia. Current treatment strategies are far from optimal. One new research direction is to target the atrial fibrillation substrate and to examine whether drugs can produce atrial structural and/or electrophysiological remodeling and whether this results in a reduction in atrial fibrillation burden. RECENT FINDINGS: Two prospective randomized studies have shown that the addition of an angiotensin converting enzyme inhibitor or an angiotensin receptor blocker to amiodarone reduces the recurrence rate of atrial fibrillation after electrical cardioversion. There are ten completed prospective clinical trials with atrial fibrillation as a secondary endpoint or assessed in post-hoc analysis. Five of these studies have reported a positive impact of angiotensin converting enzyme inhibitors or angiotensin receptor blockers on atrial fibrillation burden. A meta-analysis showed that active drugs reduced the overall risk of development of atrial fibrillation by 28%. Patients in the heart failure trials obtained most benefit from these drugs (relative risk reduction 44%, P = 0.07). SUMMARY: The initial basic science and clinical trial data suggest that modulation of the renin angiotensin system may be an effective treatment for atrial fibrillation. The following, however, remain to be clarified: do these drugs have a clinically meaningful impact on atrial fibrillation burden; if there is an impact, is it similar in all atrial fibrillation patients or just in certain subsets; do angiotensin converting enzyme inhibitors and angiotensin receptor blockers have similar benefits; and is there a role for aldosterone antagonists?
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».