Uncovering Atrial Fibrillation Beyond Short-Term Monitoring in Cryptogenic Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) can be a cause of previously diagnosed cryptogenic stroke. However, AF can be paroxysmal and asymptomatic, thereby making detection with routine ECG methods difficult. Oral anticoagulation is highly effective in reducing recurrent stroke in patients with AF, but its initiation is dependent on the detection of AF. Cryptogenic Stroke and Underlying Atrial Fibrillation (CRYSTAL AF) is the first randomized study to report the detection of AF in cryptogenic stroke patients using continuous long-term monitoring via insertable cardiac monitors (ICM). METHODS AND RESULTS: Patients with prior cryptogenic stroke were randomized to control (n=220) or ICM (n=221) and followed for ≤36 months. Cumulative AF detection rates in the ICM arm increased progressively during this period (3.7%, 8.9%, 12.4%, and 30.0% at 1, 6, 12, and 36 months, respectively), but remained low in the control arm (3.0% at 36 months). This resulted in oral anticoagulation prescription in 94.7% of ICM patients with AF detected at 6 months, 96.6% at 12 months, and 90.5% at 36 months. Among ICM patients with AF detected, the median time to AF detection was 8.4 months, 81.0% of first AF episodes were asymptomatic, and 94.9% had at least 1 day with >6 minutes of AF. CONCLUSIONS: Three-year monitoring by ICM in cryptogenic stroke patients demonstrated a significantly higher AF detection rate compared with routine care. Given the frequency of asymptomatic first episodes and the long median time to detection, these findings highlight the limitations of using traditional AF detection methods. The majority of patients with AF were prescribed oral anticoagulation therapy. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov; Unique identifier: NCT00924638.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».