Abstract P617: Ischemic Strokes in Patients With Atrial Fibrillation: The Neuro-AFib Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: An estimated 150,000 atrial fibrillation (AF) patients suffer an ischemic stroke (IS) annually in the US. Understanding the frequency/causes of underuse and failures of current FDA-approved preventive methods in patients with known AF may reduce stroke risk and related death/disability. Methods: The Neuro-AFib study is a multicenter effort geared toward elucidating the causes and consequences of IS and hemorrhagic stroke (HS) in a contemporary AF cohort. The retrospective phase of the study is underway, aiming to obtain detailed clinical, laboratory and multimodal neuro- and cardiac imaging data from ~9,000 AF patients admitted to 30 US academic stroke centers with an IS or HS between 1/2018-12/2019. Clinical data of IS admissions from 12 sites will be discussed. Disability is defined as a modified Rankin Score (mRS) 3-5, outcomes are from the time of hospital discharge. Results: A total of 3944 AF patients presented with an IS, mean age was 76.8 + 12, and 50.2% were female. AF was diagnosed prior to IS in 78% of patients. Data on prestroke antithrombotic usage, embolic risk scores, clinical stroke severity and outcomes are presented in the FIGURE. Conclusions: Preliminary results from the Neuro-AFib study show high rates of underuse of approved stroke prevention measures (54%) and anticoagulant failures (46%) that result into IS even in known AF patients. Relatively high rates of pre-stroke AF detection failures were also noted (22%). Death/disability rates were high in all of these AF-related IS patients ( > 69%). Detailed data collection focused on imaging and lab markers of stroke risk from this contemporary cohort will be ready to be presented during ISC 2021.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».