Scar-based catheter ablation for persistent atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Percutaneous catheter ablation can be an effective treatment for paroxysmal atrial fibrillation. However, catheter ablation for the treatment of persistent atrial fibrillation or long-standing persistent atrial fibrillation is associated with success rates of 45-50% at 1 year. To address the challenge of ablating patients with persistent atrial fibrillation, several approaches have been proposed. Atrial scar-based catheter ablation is a promising strategy for ablation of persistent atrial fibrillation. RECENT FINDINGS: In this review, we outline the role of atrial scar/fibrosis in the pathophysiology of atrial fibrillation and how this encouraged clinical studies assessing the atrial substrate using scar-based mapping. We highlight current approaches to voltage mapping of atrial scar in patients with atrial fibrillation. The characteristics, techniques, and outcomes of recently published studies evaluating scar-based catheter ablation strategies for the treatment of atrial fibrillation are discussed. Finally, we explore the role of noninvasive tools such as delayed enhancement MRI to assess the atrial fibrillation substrate. SUMMARY: In summary, the optimal catheter ablation strategy for persistent atrial fibrillation remains unknown. Current data highlight the need for a better understanding of the substrate and mechanisms of arrhythmia maintenance in this population. Atrial scar-based catheter ablation has recently emerged as a promising strategy for ablation of atrial fibrillation. However, the available data have limitations that preclude definitive conclusions regarding the utility of this strategy. Further research is needed to assess the role of scar-based ablation for persistent atrial fibrillation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».