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Enregistrement W2809201382 · doi:10.1080/14779072.2018.1490644

Atrial fibrillation in young patients

2018· review· en· W2809201382 sur OpenAlexaff
Jean‐Baptiste Gourraud, Paul Khairy, Sylvia Abadir, Rafik Tadros, Julia Cadrin‐Tourigny, Laurent Macle, Katia Dyrda, Blandine Mondésert, Marc Dubuc, Peter G. Guerra, Bernard Thibault, Denis Roy, Mario Talajic, Léna Rivard

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Cardiovascular Therapy · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationBrugada syndromeCardiomyopathyYoung adultPopulationIntensive care medicineManagement of atrial fibrillationPresentation (obstetrics)CardiologyPediatricsInternal medicineSurgeryHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Atrial fibrillation (AF) is the most frequent arrhythmia worldwide. While mostly seen in elderly, it can also affect young adults (≤ 45 years of age), older adolescent, and children. Areas covered: The aim of this review is to provide an overview of the current management of AF in young patients. Specific issues arise over diagnostic workup as well as antiarrhythmic and anticoagulation therapies. The future management and diagnostic strategies are also discussed. Expert commentary: Management of AF in the young adult is largely extrapolated from adult studies and guidelines. In this population, AF could reveal a genetic pathology (e.g. Brugada, Long QT or Short QT syndromes) or be the initial presentation of a cardiomyopathy. Therefore, thorough workup in the young population to eliminate potential malignant pathology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,012
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations46
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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