Implantable Cardiac Monitoring in the Secondary Prevention of Cryptogenic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this study, we sought to evaluate the impact of implantable cardiac monitoring (ICM) in the prevention of stroke recurrence after a cryptogenic ischemic stroke or transient ischemic attack (TIA). METHODS: We evaluated consecutive patients with cryptogenic ischemic stroke or TIA admitted in a comprehensive stroke center during an 8-year period. We compared the baseline characteristics and outcomes between patients receiving conventional cardiac monitoring with repeated 24-hour Holter-monitoring during the first 5 years in the outpatient setting and those receiving continuous cardiac monitoring with ICM during the last 3 years. Associations on the outcomes of interest were further assessed in multivariable regression models adjusting for potential confounders. RESULTS: We identified a total of 373 patients receiving conventional cardiac monitoring and 123 patients receiving ICM. Paroxysmal atrial fibrillation (PAF) detection was higher in the ICM cohort compared to the conventional cardiac monitoring cohort (21.1% vs 7.5%, p < 0.001). ICM was independently associated with an increased likelihood of PAF detection during follow-up (hazard ratio [HR] = 1.94, 95% confidence interval [CI] = 1.16-3.24) in multivariable analyses. Patients receiving ICM were also found to have significantly higher rates of anticoagulation initiation (18.7% vs 6.4%, p < 0.001) and lower risk of stroke recurrence (4.1% vs 11.8%, p = 0.013). ICM was independently associated with a lower risk of stroke recurrence during follow-up (HR = 0.32, 95% CI = 0.11-0.90) in multivariable analyses. INTERPRETATION: ICM appears to be independently associated with a higher likelihood of PAF detection and anticoagulation initiation after a cryptogenic ischemic stroke or TIA. ICM was also independently related to lower risk of stroke recurrence in our cryptogenic stroke / TIA cohort. ANN NEUROL 2020;88:946-955.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».