The World Heart Federation Roadmap for Nonvalvular Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Heart Federation has undertaken an initiative to develop a series of Roadmaps to promote development of national policies and health systems approaches, and to identify potential roadblocks on the road to effective prevention, detection, and management of cardiovascular disease in low-and middle-income countries (LMICs) and develop strategies for overcoming these. This Roadmap focuses on atrial fibrillation (AF). AF is the most common, clinically significant arrhythmia and, among other clinical outcomes, is associated with increased risk of stroke. METHODS: Development of this Roadmap included a review of published guidelines and research papers, and consultation with an expert committee comprising experts in clinical management of AF and health systems research in LMICs. The Roadmap identifies 1) key interventions for detection, diagnosis, and management of AF; 2) gaps in implementation of these interventions (knowledge-practice gaps); 3) health system roadblocks to implementation of AF interventions in LMICs; and 4) potential strategies for overcoming these. RESULTS: More research is needed on determinants and primary prevention of AF. Knowledge-practice gaps for detection, diagnosis, and management of AF are present worldwide, but may be more prominent in LMICs. Potential barriers to implementation of AF interventions include long distances to health facilities, shortage of health care professionals with training in AF, including interpretation of ECG, unaffordability of oral anticoagulants for patient households, reluctance on the part of physicians to initiate oral anticoagulant (OAC) therapy, and lack of awareness of the importance of persistent adherence to OAC therapy. Potential solutions include training of nonphysician health workers and pharmacists in pulse-taking, use of telemedicine technologies to transmit electrocardiogram results, engagement of nonphysician health workers in OAC therapy adherence support, and country-specific support and education programs for noncardiologist health care professionals. CONCLUSIONS: AF affects millions of people worldwide and, left untreated, increases the risk and severity of stroke and heart failure. Although guidelines for the detection, diagnosis, and management of AF exist, there are gaps in implementation of these guidelines globally, and in particular in LMICs. This Roadmap identifies some potential solutions that may improve AF outcomes in LMICs but require further evaluation in these settings.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,026 |
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 ».