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Enregistrement W2806558185 · doi:10.14740/cr724w

Revisiting the Role of Antiarrhythmic Drugs in Prevention of Atrial Fibrillation Recurrence: A Single Center Retrospective Review

2018· article· en· W2806558185 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel AN Mascarenhas, Munish Sharma

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmiodaroneRetrospective cohort studySinus rhythmAtrial fibrillationInternal medicineCardiologySotalolSingle Center

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We conducted a retrospective analysis to revisit the efficacy of four different commonly used antiarrhythmic drugs (AADs) in a single community hospital setting in the U.S. We used cardiac implantable electronic devices (CIEDs) to continuously monitor the patients for maintenance of sinus rhythm. The CIEDs in our study included insertable cardiac monitor (ICM), permanent pacemaker (PPM) and cardiac resynchronization therapy-defibrillator (CRT-D). The aim was to compare efficacy of commonly used AADs for maintenance of sinus rhythm in atrial fibrillation (AF) patients. METHODS: We conducted our retrospective study in a real world practice setting. We analyzed electronic medical records of 145 consecutive patients with paroxysmal and persistent AF who were treated with AADs for maintenance of sinus rhythm between the period of April 2014 and February 2018. RESULTS: Total 34 out of 145 patients (23.45%) had AF recurrence. The mean duration of first AF recurrence in total patient cohort was 18.01 ± 12 months. There was no major difference in efficacy in terms of prevention of first episode of AF recurrence among commonly used class III and class IC AADs. CONCLUSIONS: Higher doses clearly seem to be more effective in preventing the recurrence of AF in class III AADs; sotalol and amiodarone. Use of CIEDs helps to continuously monitor patients for recurrence of AF and detects proarrhythmic effects of AADs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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