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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: We provide an updated review on the incidence of postoperative atrial fibrillation (POAF) after cardiac surgery as determined by enhanced cardiac rhythm monitoring technology and provide a rationale for why a more aggressive detection approach for POAF may be clinically useful. RECENT FINDINGS: Most of the published literature had focused on the in-hospital incidence of POAF after cardiac surgery. However, recent studies using continuous cardiac rhythm technologies revealed that the incidence of POAF during the postdischarge, subacute (<1 month) phase could be as high as 28%. This is a clinically relevant finding since that POAF is linked with occurrence of future, 'late' atrial fibrillation, and adverse clinical outcomes even beyond 1 year after cardiac surgery. Furthermore, the role of oral anticoagulation is still not well established for cardiac surgical patients with POAF because of lack of randomized trials specifically designed for this patient population. SUMMARY: Emerging data suggest that POAF after cardiac surgery is not a transient, self-resolving phenomenon. Rather, its occurrence is associated with future risk of atrial fibrillation and long-term adverse outcomes such as stroke and death. This highlights the potential importance of enhanced cardiac rhythm monitoring to refine prognostic stratification in this high-risk patient population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».