The impact of lifestyle intervention on atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Atrial fibrillation is the most common sustained cardiac arrhythmia, attributable to several factors that may be amenable through lifestyle modification. There is emerging evidence to suggest that the successful management of several cardiovascular risk factors [obesity, hypertension (HTN), diabetes mellitus, and obstructive sleep apnea (OSA)] can lead to fewer complications and atrial fibrillation prevention. However, the long-term sustainability and reproducibility of these effects have yet to be explored in larger studies. This review explores recent findings for exercise and lifestyle modifications to promote alternative strategies to interventional therapy for atrial fibrillation management. RECENT FINDINGS: Several studies have highlighted the impact of established modifiable risk factors on atrial fibrillation burden and the potential for effective risk management in a clinical setting. Higher SBP, HTN, pulse pressure, and antihypertensive treatment have been linked to alterations in left atrial diameter and dysfunction. Effective treatment of HTN has been shown to reduce all-cause mortality, cardiovascular mortality, and the overall risk of developing atrial fibrillation. Given the impact of obesity on the development of atrial fibrillation, diet has been identified as a modifiable risk factor for stroke. Maintenance of proper glycemic control through structured exercise training for prediabetes and continuous positive airway pressure utilization for OSA, have also been correlated with reductions in atrial fibrillation recurrence. SUMMARY: Early intervention of modifiable cardiometabolic factors leads to lifestyle and behavioral change, which has significant potential to evolve atrial fibrillation management in the coming years.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».