Approach to and management of the acute stroke patient with atrial fibrillation: A literature review
Notice bibliographique
Résumé
Stroke remains an increasing worldwide cause of disability and mortality, and it is the second leading cause of death in industrialized countries. Patients with atrial fibrillation form a unique group with increased risk of cardioembolic stroke. Despite the widespread application of the National Institutes of Health stroke scale and guidelines, patients with atrial fibrillation represent a clinically challenging group that deserves a special approach during the acute stroke phase. The mechanism of stroke in these patients is either cardioembolic [especially with an international normalized ratio (INR) < 2.0] or hemorrhagic (especially with INR > 5.0) (Figure 1). Atrial fibrillation with valvular heart disease significantly increases the risk for ischemic stroke. Specifically, patients with mitral stenosis who develop atrial fibrillation increase their risk of cardioembolism by 3 to 7 times. Many patients with atrial fibrillation still develop ischemic or hemorrhagic stroke despite appropriate use of anticoagulation. Prior stroke, transient ischemic attacks, congestive heart failure, hypertension, age > 75, and diabetes mellitus are all well-established risk factors for the development of stroke in patients with atrial fibrillation. The CHADS-2 score is the most widely studied and clinically used method for stratifying patients with nonrheumatic atrial fibrillation. In our review, we present the most recent clinical guidelines and trends for the approach to and management of this patient group.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».