Deciphering the fundamental mechanisms of atrial fibrillation: a quest for over a century
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF), the most frequent clinical arrhythmia, is associated with increased cardiovascular morbidity and mortality, with stroke, myocardial infarction, and heart failure being the most critical complications.1 Presently available drugs for AF therapy have moderate efficacy and important limitations, particularly increasing the risk of life-threatening proarrhythmic events and bleeding complications.1,2 Ablation procedures are moderately effective and relatively safe, but the increasing size of the patient population limits applicability to only a small proportion of patients.1 Therefore, drug therapy is still the mainstay of AF treatment. Although maintenance of sinus rhythm (rhythm control) appears preferable, clinical studies failed to demonstrate clear advantages to rate over rhythm control, likely because current pharmacological approaches do not target the critical determinants of the fundamental mechanisms of AF.3,4 A better mechanistic understanding of the molecular basis of AF is expected to foster the development of safer and more effective treatment approaches. Although the basic mechanisms of AF have been described in the medical literature for over a century, the underlying cellular and molecular mechanisms are incompletely understood.5 It is assumed that independent of the underlying cause, which may be very diverse, ectopic impulse formation (ectopic activity) and re-entry are the two major determinants of AF pathophysiology.2 Re-entry requires a vulnerable substrate and an initiating trigger. The likelihood of re-entry formation is determined by the tissue properties of conduction and refractoriness, with conduction disturbances and short refractoriness making formation …
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».