Vernakalant for cardioversion of recent-onset atrial fibrillation: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the efficacy and safety of vernakalant for the cardioversion of atrial fibrillation (AF). METHODS AND RESULTS: We reviewed the literature for randomized trials that compared vernakalant to another drug or placebo in patients with AF of onset ≤7 days. We used a random-effects model to combine quantitative data and rated the quality of evidence using the GRADE (Grades of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation). From 441 total citations in MEDLINE, EMBASE, and CENTRAL (December 2018), we identified nine trials evaluating 1358 participants. Six trials compared vernakalant to placebo, two trials compared vernakalant to ibutilide, and one trial compared vernakalant to amiodarone. We found significant methodological bias in four trials. For conversion within 90 min, vernakalant was superior to placebo [50% conversion, risk ratio (RR) 5.15; 95% confidence interval (CI); 2.24-11.84, I2 = 91%], whereas we found no significant difference in conversion when vernakalant was compared with an active drug (56% vs. 24% conversion, RR 2.40; 95% CI 0.76-7.58, I2 = 94). Sinus rhythm was maintained at 24 h in 85% (95% CI 80-88%) of patients who converted acutely with vernakalant. Overall, we judged the quality of evidence for efficacy to be low based on inconsistency and suspected publication bias. There was no significant difference in the risk of significant adverse events between vernakalant and comparator (RR 0.95; 95% CI 0.70-1.28, I2 = 0, moderate quality evidence). Vernakalant is safe and effective for rapid and durable restoration of sinus rhythm in patients with recent-onset AF. CONCLUSION: Vernakalant should be a first line option for the pharmacological cardioversion of patients with haemodynamically stable recent-onset AF without severe structural heart disease.
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 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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».