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Enregistrement W3193684461 · doi:10.1016/j.jacc.2021.06.038

Cryoballoon Ablation as Initial Treatment for Atrial Fibrillation

2021· review· en· W3193684461 sur OpenAlexaff
Jason G. Andrade, Oussama M. Wazni, Malte Kuniss, Nathaniel M. Hawkins, Marc W. Deyell, Gian‐Battista Chierchia, Steven Nissen, Atul Verma, George A. Wells, Ricky D. Turgeon

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of OttawaSouthlake Regional Health CenterMontreal Heart InstituteUniversité de MontréalUniversity of British ColumbiaBC Innovation Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationAdverse effectSinus rhythmCatheter ablationInternal medicineQuality of life (healthcare)CardiologyAblationIntensive care medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atrial fibrillation (AF), the most common sustained arrhythmia observed in clinical practice, is a chronic and progressive disorder characterized by exacerbations and remissions. Guidelines recommend antiarrhythmic drugs as the initial therapy for the maintenance of sinus rhythm; however, antiarrhythmic drugs have modest efficacy to maintain sinus rhythm and can be associated with significant adverse effects. An initial treatment strategy of cryoballoon catheter ablation in patients with treatment-naïve AF has been shown to significantly improve arrhythmia outcomes (freedom from any, or symptomatic atrial tachyarrhythmia), produce clinically meaningful improvements in patient-reported outcomes (symptoms and quality of life), and significantly reduce subsequent health care resource use (hospitalization), and it does not increase the risk of serious or any adverse events compared with initial antiarrhythmic drug therapy. These findings are relevant to inform patients, providers, and health care systems regarding the initial choice of rhythm-control therapy in patients with treatment-naïve AF.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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