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Enregistrement W2888906623 · doi:10.1093/eurheartj/ehy565.1358

1358Prevalence of silent vascular brain lesions among patients with atrial fibrillation and no known history of stroke

2018· article· en· W2888906623 sur OpenAlexaff
Steffen Blum, M Kuehne, Nicolas Rodondi, A Mueller, Peter Ammann, Giorgio Moschovitis, Richard Kobza, J. Schlaepfer, Pascal Meyre, Leo H. Bonati, Georg Ehret, Christian Sticherling, Matthias Schwenkglenks, Stefan Osswald, David Conen

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)CardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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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