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Enregistrement W2263916956 · doi:10.1161/str.46.suppl_1.207

Abstract 207: Infarct Topography and Detection of Atrial Fibrillation in Cryptogenic Stroke: The CRYSTAL-AF Study

2015· article· en· W2263916956 sur OpenAlexaff
Richard A. Bernstein, Vincenzo Di Lazzaro, Marilyn M. Rymer, Rod Passman, Johannes Brachmann, Carlos A. Morillo, Tommaso Sanna, Tyson Rogers, Paul Ziegler, Hans-Christof Diener

Notice bibliographique

RevueStroke · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationCardiologyInternal medicineStroke (engine)LeukoaraiosisRadiologyMagnetic resonance imagingHyperintensity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The Cryptogenic Stroke and Underlying Atrial Fibrillation (CRYSTAL AF) trial showed that continuous cardiac monitoring with an insertable cardiac monitor (ICM) detected atrial fibrillation (AF) in patients (pts) with cryptogenic ischemic stroke (CS) at a rate approximately 7 times greater than standard monitoring, with AF detection rates of 12.4% at one yearand 30.0% at three years in the ICM arm. We hypothesized that among the CS pts who underwent continuous monitoring there would be a radiographic pattern of infarction (acute and/or chronic) associated with an increased likelihood of subsequent AF detection by 12 months. Methods: In this trial, 221 pts with recent CS confirmed by brain imaging were randomized to long-term continuous cardiac monitoring. The brain images, including 86 CT scans and 166 MRI scans, from 212 pts were available for review by a core lab to determine the distribution of acute and chronic lesions. Hazard ratios (HR) comparing pts with and without AF detected at 12 months were calculated for the imaging characteristics reviewed, and the log-rank test was used to determine significance. Results: Index infarctions (pts could have >1 infarction as their index event) were cortical (41.6%); subcortical (18.1%); both cortical and subcortical (21.7%); lacunar (24.4%); posterior circulation (8.1%); and internal border zone (0.9%). Old ischemic infarctions were found in 106 pts (48.0%), including leukoaraiosis in 31.7%. No acute lesion pattern was significantly associated with AF detection at 12 months. However, detection of AF was more frequent in pts having chronic infarcts (HR 2.84 [95% CI 1.13-7.15], p=0.02), with territorial old infarctions (HR 2.37 [95% CI 0.98-5.72], p=0.05) or leukoaraiosis (HR 2.94 [95% CI 1.28-6.71], p <0.01) contributing most to increased AF detection. Conclusions: In pts with CS who underwent continuous cardiac monitoring, no acute infarction pattern predicted detection of AF at 12 months. The presence of old infarcts was associated with detection of AF but the effect size was small. This suggests that long-term monitoring should be considered in all pts with CS as defined in CRYSTAL AF.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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