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Enregistrement W2066534687 · doi:10.1093/europace/euu069

Ischaemic stroke prevention in patients with atrial fibrillation and high bleeding risk: opportunities and challenges for percutaneous left atrial appendage occlusion

2014· review· en· W2066534687 sur OpenAlexaff
T. Lewalter, Prapa Kanagaratnam, Boris Schmidt, Mårten Rosenqvist, Jens Erik Nielsen‐Kudsk, R. Ibrahim, Bert Albers, A. John Camm

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrial fibrillationLeft atrial appendage occlusionMedicineCardiologyPercutaneousInternal medicineStroke (engine)AppendageOcclusionStroke riskAtrial AppendageIschemic strokeWarfarinIschemiaEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with atrial fibrillation (AF) are at an increased risk of ischaemic stroke. The efficacy of stroke prevention with vitamin K antagonists in these patients has been well established. However, associated bleeding risks may offset the therapeutic benefits in patients with risk factors for bleeding. Despite improvements achieved by novel oral anticoagulants, bleeding remains a clinically relevant problem, especially gastrointestinal bleeding. Percutaneous occlusion of the left atrial appendage (LAA) may be considered as an alternative stroke prevention therapy in AF patients with a high bleeding risk. This paper explores patient groups in whom oral anticoagulation may be challenging and percutaneous LAA occlusion (LAAO) has a potentially better risk-benefit balance. The current status of LAAO and future directions are reviewed, and particular challenges for LAA occlusion requiring further clinical data are discussed. This article is a summary of the Third Global Summit on LAA occlusion, 15 March 2013, Barcelona, Spain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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