Atrial Premature Beats Predict Atrial Fibrillation in Cryptogenic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Many ischemic strokes or transient ischemic attacks are labeled cryptogenic but may have undetected atrial fibrillation (AF). We sought to identify those most likely to have subclinical AF. METHODS: We prospectively studied patients with cryptogenic stroke or transient ischemic attack aged ≥55 years in sinus rhythm, without known AF, enrolled in the intervention arm of the 30 Day Event Monitoring Belt for Recording Atrial Fibrillation After a Cerebral Ischemic Event (EMBRACE) trial. Participants underwent baseline 24-hour Holter ECG poststroke; if AF was not detected, they were randomly assigned to 30-day ECG monitoring with an AF auto-detect external loop recorder. Multivariable logistic regression assessed the association between baseline variables (Holter-detected atrial premature beats [APBs], runs of atrial tachycardia, age, and left atrial enlargement) and subsequent AF detection. RESULTS: Among 237 participants, the median baseline Holter APB count/24 h was 629 (interquartile range, 142-1973) among those who subsequently had AF detected versus 45 (interquartile range, 14-250) in those without AF (P<0.001). APB count was the only significant predictor of AF detection by 30-day ECG (P<0.0001), and at 90 days (P=0.0017) and 2 years (P=0.0027). Compared with the 16% overall 90-day AF detection rate, the probability of AF increased from <9% among patients with <100 APBs/24 h to 9% to 24% in those with 100 to 499 APBs/24 h, 25% to 37% with 500 to 999 APBs/24 h, 37% to 40% with 1000 to 1499 APBs/24 h, and 40% beyond 1500 APBs/24 h. CONCLUSIONS: Among older cryptogenic stroke or transient ischemic attack patients, the number of APBs on a routine 24-hour Holter ECG was a strong dose-dependent independent predictor of prevalent subclinical AF. Those with frequent APBs have a high probability of AF and represent ideal candidates for prolonged ECG monitoring for AF detection. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: http://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT00846924.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».