Integrating new approaches to atrial fibrillation management: the 6th AFNET/EHRA Consensus Conference
Notice bibliographique
Résumé
There are major challenges ahead for clinicians treating patients with atrial fibrillation (AF). The population with AF is expected to expand considerably and yet, apart from anticoagulation, therapies used in AF have not been shown to consistently impact on mortality or reduce adverse cardiovascular events. New approaches to AF management, including the use of novel technologies and structured, integrated care, have the potential to enhance clinical phenotyping or result in better treatment selection and stratified therapy. Here, we report the outcomes of the 6th Consensus Conference of the Atrial Fibrillation Network (AFNET) and the European Heart Rhythm Association (EHRA), held at the European Society of Cardiology Heart House in Sophia Antipolis, France, 17-19 January 2017. Sixty-two global specialists in AF and 13 industry partners met to develop innovative solutions based on new approaches to screening and diagnosis, enhancing integration of AF care, developing clinical pathways for treating complex patients, improving stroke prevention strategies, and better patient selection for heart rate and rhythm control. Ultimately, these approaches can lead to better outcomes for patients with AF.
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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 | 0,116 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».