1358Prevalence of silent vascular brain lesions among patients with atrial fibrillation and no known history of stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with atrial fibrillation (AF) have an increased risk of stroke. However, the total burden of ischemic or hemorrhagic brain lesions in AF patients remains largely unknown. We assessed the prevalence of such lesions on cerebral magnetic resonance imaging (cMRI) in a large and unselected cohort of AF patients. Methods: Swiss-AF is a prospective multicenter observational AF cohort study in Switzerland (n=2,415; 13 sites). cMRI was performed in all eligible patients based on a standardized protocol. All scans were reviewed in a central core lab according to standardized criteria. Results: cMRI scans were available in 1,736 patients. 230 (13%) patients had a previous history of stroke (95% ischemic and 5% hemorrhagic) and 159 (9%) a history of a transient ischemic attack (TIA). Among the 1,388 patients without a history of stroke or TIA, 366 (26%) were women and the mean age was 72±9 years. Of these, 1,234 (89%) were on OAC and the mean CHA2DS2-VASc Score was 2.8±1.4. Two hundred and seven (15%) patients had silent ischemic infarctions, 222 (16%) lacunes and 269 (19%) microbleeds. Only 819 (59%) patients had no evidence for silent vascular brain lesions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».