Personalized management of atrial fibrillation: Proceedings from the fourth Atrial Fibrillation competence NETwork/European Heart Rhythm Association consensus conference
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle