Stroke Prevention for Patients with Atrial Fibrillation: Beyond the Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is the most common serious heart rhythm disorder, with a lifetime incidence of 1 in 4 for patients >40 years of age[1]. AF is a major cause of death and disability, as it is associated with a 4-5 fold increase in the risk of ischemic stroke[2]. In patients with AF, oral anticoagulation (OAC) therapy can reduce the risk of stroke by about two-thirds and the risk of all-cause mortality by approximately one-quarter, but is associated with an increased risk of bleeding[3], [4]. Atrial fibrillation (AF) is the most common serious heart rhythm disorder and is associated with an increased risk of ischemic stroke. This risk can be moderated with oral anticoagulation therapy, but the decision to do so must be balanced against the risks of bleeding. Herein, we discuss three emerging areas where more high-quality evidence is required to guide risk stratification: 1) the relationships between the pattern and burden of AF and stroke 2) the risk conferred by short episodes of device-detected "sub-clinical" atrial fibrillation (SCAF) and 3) the significance of AF that occurs transiently with stress (AFOTS), as is often detected during medical illness or after surgery. Risk stratification is important to identify patients with AF who can benefit from OAC therapy. There are, however, several common clinical scenarios where guidelines do not yet provide direction for stroke prevention; or do so based on limited high-quality evidence.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».