Clinical Predictors of Arrhythmia Recurrences Following Pulmonary Vein Antrum Isolation for Atrial Fibrillation: Predicting Arrhythmia Recurrence Post-PVAI
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pulmonary vein antrum isolation (PVAI) is an accepted treatment for atrial fibrillation (AF) refractory to medical therapy. The purpose of this study was to identify the patient, procedural, and follow-up factors associated with arrhythmia recurrences following PVAI. METHODS AND RESULTS: Clinical data were prospectively collected on all 385 consecutive patients who had 530 PVAI (age 58 ± 11 years, 63% paroxysmal AF-PAF, follow-up 2.8 ± 1.2 years) between February 2004 and March 2009. ECGs were recorded at each follow-up visit with Holter monitoring 1, 3, 6, and 12 months following PVAI and every 6 months thereafter. Recurrences < 3 months post-PVAI were defined as early, 3 months-1 year post-PVAI as late, and > 1 year post-PVAI as very late. Relationship between predictor variables and outcomes was modeled using Cox proportional hazards analysis. Late recurrences occurred in 42% with a lower rate among PAF versus non-PAF patients (39% vs 56%, P = 0.001). Of the 256 patients with ≥ 1-year follow-up, 121 (47%) had no arrhythmia off antiarrhythmic drugs (AADs) 1 year post-PVAI; 36 (30%) of these had a very late recurrence. In multivariate analysis, non-PAF, hypertension, and prior AAD failure predicted recurrence. When entered into the model, early recurrences remained the only predictor of late recurrences. CONCLUSION: Patients with non-PAF, hypertension, and prior failure of multiple AAD were more likely to experience arrhythmia recurrence post-PVAI. Early recurrences were the strongest predictor of late recurrences. Late and very late recurrences following PVAI were common and should be considered when planning long-term AF patient management.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».