Novel Anti-arrhythmic Medications in the Treatment of Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is a prevalent condition particularly amongst the elderly, which contributes to both morbidity and mortality. The burden of disease has lead to significant increases in health care utilization and cost in recent years. Treatment of Atrial fibrillation consists of either a rate or rhythm control strategy. Rhythm control is achieved using medical management and/or catheter ablation. In spite of major strides in catheter ablation, this procedure remains a second line treatment of AF. Anti-arrhythmic medications represent the main treatment modality for the maintenance of sinus rhythm. Amiodarone has been used for decades because of its efficacy and lack of pro-arrhythmia despite numerous extracardiac side effects. Novel agents such as Dronedarone were designed to emulate Amiodarone without the extra-cardiac side effects. Unfortunately recent trials have raised concerns for the safety of this medication in certain patients. Other agents such as Vernakalant and Ranolazine are in development that promise to be more atrial selective in their action, thereby potentially avoiding pro-arrhythmia and heart failure side effects. It remains to be seen however if one or more of these agents achieves the required high efficacy and safety threshold. This review summarizes the main anti-arrhythmic clinical trials, early phase trials involving novel agents and examines the conflicting data relating to Dronedarone.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».