Atrial fibrillation for internists: current practice
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) has become a global epidemic and puts affected patients at high risk of adverse events. In this review we summarise the current evidence on risk factors and complications of AF, describe current treatment strategies, and outline new fields of research. Current evidence shows that hypertension and obesity are the two most important modifiable risk factors for the development of AF. Patients with AF face an increased stroke risk. Oral anticoagulation reduces this risk substantially. Mainly for reasons of safety and ease of use, non-vitamin K antagonist oral anticoagulants are preferred for stroke prevention. Rate and rhythm control interventions remain important and are mainly used for symptom control in AF patients. Rate control is recommended as an initial treatment and in patients with a low or absent symptom burden. Following the advent of AF ablation 20 years ago, the chances of successful sustained rhythm control have increased. Nevertheless, the procedural risks, although low, must be discussed with the patient in the context of the potential benefits. Heart failure and AF often coexist, which creates a further challenge for optimal AF management. Recent studies have shown that AF patients have a high burden of silent brain lesions, and that these lesions are associated with cognitive dysfunction. A better understanding of these interrelationships may eventually help the development of new prevention and treatment strategies to decrease the burden and complications associated with AF.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».