Early and comprehensive management of atrial fibrillation: executive summary of the proceedings from the 2nd AFNET-EHRA consensus conference ‘research perspectives in AF’
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) causes important mortality and morbidity on a population-level. So far, we do not have the means to prevent AF or AF-related complications adequately. Therefore, over 70 experts on atrial fibrillation convened for the 2nd AFNET/EHRA consensus conference to suggest directions for research to improve management of AF patients (Appendix 1). The group defined three main areas in need for research in AF: 1. better understanding of the mechanisms of AF; 2. Improving rhythm control monitoring and management; and 3. comprehensive cardiovascular risk management in AF patients. The group put forward the hypothesis that successful therapy of AF and its associated complications will require comprehensive therapy. This applies e.g. to the "old" debate of "rate versus rhythm control", since rhythm control is generally added to underlying (continued) rate control therapy, but also to the emerging debate of "antiarrhythmic drugs versus catheter ablation", of which both may be needed in most patients to maintain sinus rhythm, but also to therapy of conditions that predispose to AF and contribute to cardiovascular complications such as stroke, cognitive decline, heart failure, and acute coronary syndromes. We call for research initiatives aiming at a better understanding of the different causes of AF and its complications, and at development and validation of mechanism-based therapies. The future of AF therapy may require a combination of management of underlying and concomitant conditions, early and comprehensive rhythm control therapy, adequate control of ventricular rate and cardiac function, and continuous therapy to prevent AF-associated complications (e.g. antithrombotic therapy). The reasons for these suggestions are detailed in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».