Research Priorities in Atrial Fibrillation Screening
Notice bibliographique
Résumé
Clinically recognized atrial fibrillation (AF) is associated with higher risk of complications, including ischemic stroke, cognitive decline, heart failure, myocardial infarction, and death. It is increasingly recognized that AF frequently is undetected until complications such as stroke or heart failure occur. Hence, the public and clinicians have an intense interest in detecting AF earlier. However, the most appropriate strategies to detect undiagnosed AF (sometimes referred to as subclinical AF) and the prognostic and therapeutic implications of AF detected by screening are uncertain. Our report summarizes the National Heart, Lung, and Blood Institute's virtual workshop focused on identifying key research priorities related to AF screening. Global experts reviewed major knowledge gaps and identified critical research priorities in the following areas: (1) role of opportunistic screening; (2) AF as a risk factor, risk marker, or both; (3) relationship between AF burden detected with long-term monitoring and outcomes/treatments; (4) designs of potential randomized trials of systematic AF screening with clinically relevant outcomes; and (5) role of AF screening after ischemic stroke. Our report aims to inform and catalyze AF screening research that will advance innovative, resource-efficient, and clinically relevant studies in diverse populations to improve the diagnosis, management, and prognosis of patients with undiagnosed 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 | 0,019 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».