Translational Challenges in Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is the most common sustained heart rhythm disorder and is associated with substantial morbidity and mortality. Current treatment options for AF have significant limitations. Basic research has provided information on mechanisms relevant to the management of AF and promises to contribute significantly to future advances, yet many important translational challenges remain. Here, we analyze the therapeutic limitations for which improvement is needed, consider the translational opportunities presented by recent scientific and technological developments, and attempt to look into the future of where these may lead. We first review the limitations of current AF management, with a focus on rhythm control therapy. These include arrhythmia complications, progression to advanced treatment-resistant forms, insufficient effectiveness of available therapeutic options, adverse consequences of therapy, and difficulties in new therapeutic development. The translational challenges in addressing these shortcomings are then addressed, including (1) defining actionable patient-specific arrhythmia mechanisms to enable personalized therapy; (2) identifying and treating key dynamic modulators controlling AF initiation and progression; (3) achieving atrial-restricted targeting of specific molecular arrhythmia mechanisms; and (4) clarifying the response of the substrate to interventions. For each of these, we describe the translational goal and the opportunities created by recent advances in cardiac imaging, computational modeling, rhythm monitoring, ablation technology, and preclinical studies in human samples and animal models. Finally, we consider the prospects for future solutions that might appreciably improve our ability to understand and manage the arrhythmia over the years to come.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».