Personalized management of atrial fibrillation: Proceedings from the fourth Atrial Fibrillation competence NETwork/European Heart Rhythm Association consensus conference
Notice bibliographique
Résumé
The management of atrial fibrillation (AF) has seen marked changes in past years, with the introduction of new oral anticoagulants, new antiarrhythmic drugs, and the emergence of catheter ablation as a common intervention for rhythm control. Furthermore, new technologies enhance our ability to detect AF. Most clinical management decisions in AF patients can be based on validated parameters that encompass type of presentation, clinical factors, electrocardiogram analysis, and cardiac imaging. Despite these advances, patients with AF are still at increased risk for death, stroke, heart failure, and hospitalizations. During the fourth Atrial Fibrillation competence NETwork/European Heart Rhythm Association (AFNET/EHRA) consensus conference, we identified the following opportunities to personalize management of AF in a better manner with a view to improve outcomes by integrating atrial morphology and damage, brain imaging, information on genetic predisposition, systemic or local inflammation, and markers for cardiac strain. Each of these promising avenues requires validation in the context of existing risk factors in patients. More importantly, a new taxonomy of AF may be needed based on the pathophysiological type of AF to allow personalized management of AF to come to full fruition. Continued translational research efforts are needed to personalize management of this prevalent disease in a better manner. All the efforts are expected to improve the management of patients with AF based on personalized therapy.
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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 | 0,030 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».