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Enregistrement W2938790571 · doi:10.23736/s0026-4725.19.04918-1

Hybrid ablation for atrial fibrillation: the importance of achieving transmurality and lesion validation

2019· review· en· W2938790571 sur OpenAlexaff
Syed M. Ali Hassan, Kathryn L. Hong, Fabrizio Rosati, Benedict M. Glover, Damian Redfearn, Andrés Enríquez, Gianluigi Bisleri

Notice bibliographique

RevueMinerva Cardioangiologica · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCatheter ablationAblationAtrial fibrillationLesionCardiac AblationIntensive care medicineCardiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Therapeutic ablation for atrial fibrillation (AF) has evolved significantly with progressive advancements in technology and surgical instruments. With the goal of minimizing surgical morbidity while maintaining the benefits of the traditional Cox-Maze procedure, surgical ablation for AF has undergone significant modifications. Most recently, an increased understanding of substrate complexity, predominantly in patients with persistent or long-standing persistent AF, has led to the development of a synergistic hybrid approach. The hybrid approach attempts to combine the benefits of epicardial ablation and catheter-based endocardial ablation in order to overcome the shortcomings associated with each technique alone. Importantly, the aid of electrophysiological intervention has provided new opportunities for evaluating lesion transmurality both acutely and in a staged approach. Therefore, the hybrid procedure may provide the optimal approach for the surgical treatment of AF, with the potential to tailor procedural treatment according to the patient's specific needs. In this review, we aim to provide an overview of current surgical techniques, including the implications of this novel hybrid approach in the management of AF and improving procedural outcomes. Recent findings from published studies are highlighted with a primary focus on the importance of lesion transmurality and validation in a hybrid setting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,221
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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