Computational models of atrial fibrillation: achievements, challenges, and perspectives for improving clinical care
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant advances in its detection, understanding and management, atrial fibrillation (AF) remains a highly prevalent cardiac arrhythmia with a major impact on morbidity and mortality of millions of patients. AF results from complex, dynamic interactions between risk factors and comorbidities that induce diverse atrial remodelling processes. Atrial remodelling increases AF vulnerability and persistence, while promoting disease progression. The variability in presentation and wide range of mechanisms involved in initiation, maintenance and progression of AF, as well as its associated adverse outcomes, make the early identification of causal factors modifiable with therapeutic interventions challenging, likely contributing to suboptimal efficacy of current AF management. Computational modelling facilitates the multilevel integration of multiple datasets and offers new opportunities for mechanistic understanding, risk prediction and personalized therapy. Mathematical simulations of cardiac electrophysiology have been around for 60 years and are being increasingly used to improve our understanding of AF mechanisms and guide AF therapy. This narrative review focuses on the emerging and future applications of computational modelling in AF management. We summarize clinical challenges that may benefit from computational modelling, provide an overview of the different in silico approaches that are available together with their notable achievements, and discuss the major limitations that hinder the routine clinical application of these approaches. Finally, future perspectives are addressed. With the rapid progress in electronic technologies including computing, clinical applications of computational modelling are advancing rapidly. We expect that their application will progressively increase in prominence, especially if their added value can be demonstrated in clinical trials.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».