Electrocardiographic Monitoring for Detecting Atrial Fibrillation After Ischemic Stroke or Transient Ischemic Attack
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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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».