Effectiveness of a simple medication adjustment protocol for optimizing peri-cardioversion rate control: A derivation and validation cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Rate control medications are foundational in the management of persistent atrial fibrillation (AF). There are no guidelines for adjusting these medications prior to elective direct-current cardioversion (DCCV). Objective To derive and validate a preprocedural medication adjustment protocol that maintains peri-DCCV rate control and minimizes risk of postconversion bradycardia, pauses, need for pacing, and cardiopulmonary resuscitation (CPR). Methods Consecutive patients with persistent AF awaiting elective DCCV across 2 hospitals were screened for inclusion into derivation, validation, and control cohorts. In the derivation cohort, each patient taking an atrioventricular (AV) nodal blocker had medications adjusted based on heart rate (HR) 2 days before DCCV, and the magnitude of dose adjustment was compared with peri-DCCV HR. The adjustment protocol that achieved the highest percentage of optimal peri-DCCV rate control was tested prospectively in the validation cohort and compared to a standard-of-care control group. Results The optimal protocol from the derivation cohort (n = 71), based on the 2-day pre-DCCV HR, was to (1) CONTINUE AV nodal blocker for HR ≥ 100 beats per minute (bpm), (2) reduce dose by ONE increment when 80–99 bpm, (3) reduce dose by TWO increments when 60–79 bpm, and (4) HOLD when <60 bpm. In the prospective validation cohort (n = 106), this protocol improved peri-DCCV rate control (82% vs 62%, P < .001) compared to current standard of care (n = 107). There were no conversion pauses ≥5 seconds, need for pacing, or CPR post-DCCV. Conclusion This simple preprocedural medication adjustment protocol provides an effective strategy of optimizing peri-DCCV rate control in patients with AF.
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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 | 0,034 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».