Atrial fibrillation detected initially during acute medical illness: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE:: There is uncertainty about the incidence of and prognosis associated with atrial fibrillation that is documented for the first time in the setting of an acute stressor, such as surgery or medical illness. Our objective was to perform a systematic review of the incidence and long-term recurrence rates for atrial fibrillation occurring transiently with stress in the setting of acute medical illness. DATA SOURCES:: Medline, Embase and Cochrane Central to September 2017. STUDY SELECTION:: We included retrospective and prospective observational studies, and randomised controlled trials. The population of interest included patients hospitalised for medical (i.e. non-surgical) illness who developed newly diagnosed atrial fibrillation. Studies were included if they included data on either the incidence of atrial fibrillation or the rate of atrial fibrillation recurrence in atrial fibrillation occurring transiently with stress patients following hospital discharge. DATA EXTRACTION:: Two reviewers collected data independently and in duplicate. We characterised each study's methodology for ascertainment of prior atrial fibrillation history, atrial fibrillation during hospitalisation and atrial fibrillation recurrence after hospital discharge. DATA SYNTHESIS:: =99%). In post-hoc meta-regression models, the use of continuous ECG monitoring explained 13% of the variance in atrial fibrillation incidence, while care in an intensive care unit explained none. Two studies reported the long-term rate of atrial fibrillation recurrence following atrial fibrillation occurring transiently with stress. Neither of these studies used prospective, systematic monitoring. Recurrence rates at 5 years ranged from 42% to 68%. CONCLUSIONS:: The incidence of atrial fibrillation with medical illness may be as high as 44%, with higher estimates in reports using continuous ECG monitoring. Within 5 years following hospital discharge, atrial fibrillation recurrence is documented in approximately half of patients; however, the true rate may be higher. PROTOCOL REGISTRATION: PROSPERO CRD42016043240.
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 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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».