A roadmap to improve the quality of atrial fibrillation management: proceedings from the fifth Atrial Fibrillation Network/European Heart Rhythm Association consensus conference
Notice bibliographique
Résumé
At least 30 million people worldwide carry a diagnosis of atrial fibrillation (AF), and many more suffer from undiagnosed, subclinical, or 'silent' AF. Atrial fibrillation-related cardiovascular mortality and morbidity, including cardiovascular deaths, heart failure, stroke, and hospitalizations, remain unacceptably high, even when evidence-based therapies such as anticoagulation and rate control are used. Furthermore, it is still necessary to define how best to prevent AF, largely due to a lack of clinical measures that would allow identification of treatable causes of AF in any given patient. Hence, there are important unmet clinical and research needs in the evaluation and management of AF patients. The ensuing needs and opportunities for improving the quality of AF care were discussed during the fifth Atrial Fibrillation Network/European Heart Rhythm Association consensus conference in Nice, France, on 22 and 23 January 2015. Here, we report the outcome of this conference, with a focus on (i) learning from our 'neighbours' to improve AF care, (ii) patient-centred approaches to AF management, (iii) structured care of AF patients, (iv) improving the quality of AF treatment, and (v) personalization of AF management. This report ends with a list of priorities for research in AF patients.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».