The Role of Cardiovascular Implantable Electronic Devices in the Detection and Treatment of Subclinical Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Subclinical atrial fibrillation (AF) is associated with an increased risk for stroke. Observations: Subclinical AF is asymptomatic, short in duration, and usually detected with long-term, continuous monitoring. Most prior studies have explored its consequences using cardiovascular implantable electronic devices (CIEDs). Although current prevalence estimates are derived from study populations with prior CIEDs, 3 trials will assess the time to a first AF diagnosis among patients receiving a CIED for purposes of AF detection. Stroke risk estimates are currently limited to patients with a prior CIED and vary widely, ranging from a hazard ratio of 0.87 (95% CI, 0.58-1.31) to 9.40 (95% CI, 1.80-47.00). Stroke risk pathogenesis may include factors that are proximately causal, upstream risk activators, and risk markers. The treatment of subclinical AF may be a useful stroke prevention strategy; however, no direct evidence of benefit from oral anticoagulation exists in this population. Two ongoing trials will assess the risk and benefit of non-vitamin K oral anticoagulants among patients at high risk for stroke with a previously placed implantable CIED, but without a prior diagnosis of clinical AF. If clinical benefit is proven, then the cost-effectiveness of screening for and the treatment of subclinical AF will require additional study. Conclusions and Relevance: At present, no evidence suggests that implanting a CIED to detect AF or initiating oral anticoagulation therapy among those in whom AF is detected is beneficial. Ongoing and future studies will identify people at high risk for developing subclinical AF and will evaluate the efficacy, safety, and economic value of oral anticoagulation therapy in this population.
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».