Atrial fibrillation: review of current treatment strategies
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is the most prevalent cardiac arrhythmia in modern clinical practice, with an estimated prevalence of 1.5-2%. The prevalence of AF is expected to double in the next decades, progressing with age and increasingly becoming a global medical challenge. The first-line treatment for AF is often medical treatment with either rate control or anti-arrhythmic agents for rhythm control, in addition to anti-coagulants such as warfarin for stroke prevention in patient at risk. Catheter ablation has emerged as an alternative for AF treatment, which involves myocardial tissue lesions to disrupt the underlying triggers and substrates for AF. Surgical approaches have also been developed for treatment of AF, particularly for patients requiring concomitant cardiac surgery or those refractory to medical and catheter ablation treatments. Since the introduction of the Cox-Maze III, this procedure has evolved into several modern variations, including the use of alternative energy sources (Cox-Maze IV) such as radiofrequency, cryo-energy and microwave, as well as minimally invasive thoracoscopic epicardial approaches. Another recently introduced technique is the hybrid ablation approach, where in a single setting both epicardial thoracoscopic ablation lesions and endocardial catheter ablation lesions are performed by the cardiothoracic surgeon and cardiologist. There remains controversy surrounding the optimal approach for AF ablation, energy sources, and lesion sets employed. The goal of this article is review the history, classifications, pathophysiology and current treatment options for AF.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».