Preventive Strategies for Atrial Fibrillation After Cardiac Surgery in Nordic Countries
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
BACKGROUND AND AIMS: Atrial fibrillation is a common arrhythmia after cardiac surgery. It increases morbidity, length of hospital stay, and costs of operative treatment. Beta-blockers, sotalol, amiodarone, corticosteroids, and biatrial pacing have been shown to be efficient in the prevention of postoperative atrial fibrillation. The aim of this study was to find out how widely different prophylactic strategies for postoperative atrial fibrillation are used in Scandinavian countries. MATERIAL AND METHODS: An online link for a questionnaire was emailed to (214) cardiac surgeons in Finland, Sweden, Norway, Denmark, and Estonia to assess the use of prophylactic methods for postoperative atrial fibrillation. RESULTS: A total of 97 surgeons responded to the survey. Oral beta-blockers were routinely used for atrial fibrillation prophylaxis by 62% of responders. The main reasons for nonuse of beta-blockers were that responders were unconvinced of the evidence of benefit or they preferred some alternative prophylaxis. Intravenous beta-blockers were used frequently by 6% of responders. Amiodarone was used for prophylaxis by 18% of responders. Nonusers were unconvinced of its efficacy, were afraid of its complications, or found its use too cumbersome. Other prophylactic atrial fibrillation strategies that were used are as follows: sotalol by 2%, magnesium by 17%, corticosteroids by 1%, and atrial pacing by 11% of respondents. CONCLUSIONS: There is still widely varying implementation of strategies for atrial fibrillation prophylaxis among Scandinavian cardiac surgeons. Lack of confidence in the efficacy of these approaches is the main rationale for nonimplementation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle