Atrial fibrillation occurring transiently with stress
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Atrial fibrillation may be detected in the setting of an acute stressor, such as medical illness or surgery. It is uncertain if atrial fibrillation detected in these settings (AFOTS: atrial fibrillation occurring transiently with stress) is secondary to a reversible trigger or is simply paroxysmal atrial fibrillation. This distinction is critical for clinicians, who must decide if AFOTS can be dismissed as a reversible phenomenon, or if it signals the need for chronic therapy; in particular, anticoagulation. RECENT FINDINGS: Published studies report incidences of AFOTS ranging from 1 to 44% in patients with acute medical illness and 1 to 35% following noncardiac surgery. The highest estimates have been reported in critically ill patients and in those undergoing continuous monitoring. A small number of studies have reported the recurrence of atrial fibrillation after AFOTS to be 55-68% within 5 years of medical illness and 37% within 1 year after noncardiac surgery. These studies are limited by retrospective design and low-sensitivity ascertainment. SUMMARY: AFOTS commonly occurs in patients with acute medical illness or in the postoperative state, and atrial fibrillation recurs in over 50% of individuals. Prospective postdischarge studies using sensitive atrial fibrillation detection strategies are needed to define the relationship between AFOTS and clinical atrial fibrillation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».