A Comparison of Atrial Fibrillation Monitoring Strategies After Cryptogenic Stroke (from the Cryptogenic Stroke and Underlying AF Trial)
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic stroke cause remains undetermined in 30% of cases, leading to a diagnosis of cryptogenic stroke. Paroxysmal atrial fibrillation (AF) is a major cause of ischemic stroke but may go undetected with short periods of ECG monitoring. The Cryptogenic Stroke and Underlying Atrial Fibrillation trial (CRYSTAL AF) demonstrated that long-term electrocardiographic monitoring with insertable cardiac monitors (ICM) is superior to conventional follow-up in detecting AF in the population with cryptogenic stroke. We evaluated the sensitivity and negative predictive value (NPV) of various external monitoring techniques within a cryptogenic stroke cohort. Simulated intermittent monitoring strategies were compared to continuous rhythm monitoring in 168 ICM patients of the CRYSTAL AF trial. Short-term monitoring included a single 24-hour, 48-hour, and 7-day Holter and 21-day and 30-day event recorders. Periodic monitoring consisted of quarterly monitoring through 24-hour, 48-hour, and 7-day Holters and monthly 24-hour Holters. For a single monitoring period, the sensitivity for AF diagnosis was lowest with a 24-hour Holter (1.3%) and highest with a 30-day event recorder (22.8%). The NPV ranged from 82.3% to 85.6% for all single external monitoring strategies. Quarterly monitoring with 24-hour Holters had a sensitivity of 3.1%, whereas quarterly 7-day monitors increased the sensitivity to 20.8%. The NPVs for repetitive periodic monitoring strategies were similar at 82.6% to 85.3%. Long-term continuous monitoring was superior in detecting AF compared to all intermittent monitoring strategies evaluated (p <0.001). Long-term continuous electrocardiographic monitoring with ICMs is significantly more effective than any of the simulated intermittent monitoring strategies for identifying AF in patients with previous cryptogenic stroke.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».