Modifiable Risk Factors and Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
There has been increasing focus on the rising burden of atrial fibrillation (AF) since the turn of the millennium. The AF epidemic is projected not only to have an impact on morbidity and mortality, but also to result in increasing healthcare use and cost. Intensive research over the previous decades has improved our understanding of this complex arrhythmia while unraveling more knowledge gaps and inadequacies of current therapeutic options. Specifically, the advances in catheter ablation technology and strategies have not translated into significant gains in procedural success rates over recent years. Therefore, strategies aiming at lowering the risk of AF development and progression are urgently needed to curtail the AF epidemic and improve outcomes in affected individuals. Recent research has highlighted the potential beneficial effects of lifestyle and risk factor management for AF as upstream noninvasive therapy. The evidence supporting this treatment paradigm beyond routine clinical AF management argues for change in the delivery of care to patients who have this debilitating arrhythmia. In this review, we highlight the contributory role of risk factors to AF pathogenesis from both bench and bedside studies. Next, we discuss the rationale and potential benefits of risk factor modification for sinus rhythm maintenance. Last, we propose an integrated care model to incorporate risk factor modification as the fourth pillar of AF care in conjunction with established pillars of rate control, rhythm control, and anticoagulation therapy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».