Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF), the most common clinically relevant arrhythmia, affects 2.2 million individuals in the USA and 4.5 million in Europe, resulting in significant morbidity and mortality. Pharmacotherapy aimed at controlling both heart rate and rhythm is employed to relieve AF symptoms, though debate continues about which approach is preferable. AF prevalence rises with age from 0.4% to 1% in the general population to 11% in those aged >70 years. AF is associated with a pro-thrombotic state and other comorbidities; age, hypertension, heart failure and diabetes mellitus all play a key role in AF pathogenesis. Anti-coagulation is essential for stroke prevention in patients with AF and is recommended for patients with one or more risk factors for stroke. Used within the recommended therapeutic range, warfarin and other vitamin K antagonists decrease the incidence of stroke and mortality in AF patients. Warfarin remains under-used, however, because of the perceived high risk of haemorrhage, narrow therapeutic window and need for regular monitoring. Several novel anti-coagulants show promise in AF-related stroke prevention. In particular, the novel, oral, direct thrombin inhibitor, dabigatran etexilate, recently licensed by the US Food and Drug Administration (FDA) and Health Canada has shown improved efficacy and safety compared with warfarin for stroke prevention in AF, and has the potential to replace warfarin in this indication. The increasing number of new therapeutic options, including improved anti-arrhythmic agents, novel anti-coagulants and more accessible ablation techniques, are likely to deliver better care for AF patients in the near future.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,011 |
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 ».