Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is the tachyarrhythmia of the new millennium. There has been a dramatic increase in research on the management of this problem over the last 10 years. Presently, there is no clear consensus on the most appropriate endpoints to be used in studies of therapy for AF, particularly those concerning rhythm management itself. Endpoints for studies of rhythm management should be based firmly on the objectives of therapy for AF. Some objectives of therapy are obvious, but others, such as reduction of mortality, are not and are somewhat controversial. Clinically relevant endpoints are to be preferred but have been underutilized. Using clinical events as endpoints is complicated by the fact that event rates are low and large sample sizes are needed. Cost and cost-effectiveness are endpoints that are becoming increasingly important but also have been underutilized. Clinical classification of AF is an important factor to be considered in planning studies of AF rhythm management. Patient selection can have a profound effect on the outcome of certain surrogate endpoints. The main limitation of these endpoints is that they assume improvement in the surrogate measurement is closely correlated to a good clinical outcome. In fact, there is ample evidence that such a correlation is quite poor at times. Potential solutions to the problems discussed here include wider appreciation of the problem, use of carefully crafted composite clinical endpoints, and better calibration of surrogate endpoints against clinical endpoints. More research on these issues is urgently needed.
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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 | 0,169 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».