Abstract P630: Detection of Atrial Fibrillation by Prolonged Cardiac Monitoring in Cryptogenic and Known Stroke Etiology
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Approximately 25% of strokes are classified as cryptogenic (CS), while greater than 50% have an identifiable or ‘known’ etiology (KS). Several studies have demonstrated that prolonged cardiac monitoring (PCM) after cryptogenic stroke substantially increases the detection of atrial fibrillation (AF), but the yield of PCM in KS stroke is unknown. As a result, the majority of guidelines recommend restricting PCM to patients with cryptogenic stroke. If the detection of AF in KS is no different to cryptogenic stroke, it would suggest that this group too would similarly benefit from PCM, with the potential to impact therapeutic decisions (e.g. initiating anticoagulation). Methods: In a cross-sectional study, we compared AF detection by PCM (minimum of 48 hrs) between CS and KS patients without a previous diagnosis of AF. We developed a multivariate logistic regression model by including known and significant clinical, echocardiographic, and radiological factors known to be associated with the detection of AF. We reported results as odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI). Results: We included 561 ischemic stroke patients, 376 with CS and 185 with KS. The median duration of PCM was 167h for CS and 48h for KS. AF was detected in 30 of 376 (8%) CS patients, and 20 of 185 (7.9%) KS patients. Age, history of thyroid disease, clinical presentation of dysarthria, wake-up stroke, and left atrial volume index on echocardiography were significantly associated with a new diagnosis of AF after stroke in the univariable analysis and were thus included in the logistic regression analysis. Additionally, duration of PCM was included in the multivariate model. After adjustment for potential confounders, AF detection by PCM was not significantly higher for CS than KS (OR 0.95, 95% CI 0.25-3.32, P=0.94). Conclusion: To the best of our knowledge this is the first study directly comparing the incidence of AF between CS and KS as the pre-specified primary outcome. Our findings suggest that CS and KS patients have similar rates of AF detection by PCM. Future prospective research is required to confirm these findings and to determine the cost-effectiveness of PCM in non-cryptogenic stroke patients.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».