Electrocardiographic Monitoring for Detecting Atrial Fibrillation After Ischemic Stroke or Transient Ischemic Attack
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is a major cause of stroke. Although standard investigations after an event include electrocardiographic monitoring, the optimal duration to detect AF is unclear. We performed a systematic review and meta-analysis to determine whether the duration of electrocardiographic monitoring after an ischemic event is related to the detection of AF. METHODS AND RESULTS: Prospective studies that reported the proportion of new AF diagnosed using electrocardiographic monitoring for > 12 hours in patients with recent stroke or transient ischemic attack were analyzed. Studies were excluded if the stroke was hemorrhagic or AF was previously diagnosed. A total of 31 articles met inclusion criteria. Longer duration of monitoring was associated with an increased detection of AF when examining monitoring time as a continuous variable (P < 0.001 for metaregression analysis). When dichotomizing studies based on monitoring duration, studies with monitoring lasting ≤ 72 hours detected AF in 5.1%, whereas monitoring lasting ≥ 7 days detected AF in 15%. The proportion of new diagnosis increased to 29.15% with extended monitoring for 3 months. Significant heterogeneity within studies was detected for both groups (≤ 72 hours, I(2) = 91.3%; ≥ 7 days, I(2) =7 5.8). When assessing the odds of AF detection in the 3 randomized controlled trial, there was a 7.26 increased odds of AF with long-term monitoring (95% confidence intervals [3.99-12.83]; P value < 0.001). CONCLUSIONS: Longer duration of electrocardiographic monitoring after cryptogenic stroke is associated with a greater detection of AF. Future investigation is needed to determine the optimal duration of long-term monitoring.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découle