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Enregistrement W3215735483 · doi:10.1159/000520101

Differences between Atrial Fibrillation Detected before and after Stroke and TIA: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3215735483 sur OpenAlexafffund
Sebastián Fridman, Amado Jiménez‐Ruiz, Juan‐Camilo Vargas‐González, Luciano A. Sposato

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesLondon Health Sciences Foundation
Mots-clésMedicineStroke (engine)Atrial fibrillationInternal medicineHeart failureCardiologyMyocardial infarctionCoronary artery diseaseEjection fractionMeta-analysisHeart disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preliminary evidence suggests that patients with atrial fibrillation (AF) detected after stroke (AFDAS) may have a lower prevalence of cardiovascular comorbidities and lower risk of stroke recurrence than AF known before stroke (KAF). OBJECTIVE: We performed a systematic search and meta-analysis to compare the characteristics of AFDAS and KAF. METHODS: We searched PubMed, Scopus, and EMBASE for articles reporting differences between AFDAS and KAF until June 30, 2021. We performed random- or fixed-effects meta-analyses to evaluate differences between AFDAS and KAF in demographic factors, vascular risk factors, prevalent vascular comorbidities, structural heart disease, stroke severity, insular cortex involvement, stroke recurrence, and death. RESULTS: In 21 studies including 22,566 patients with ischemic stroke or transient ischemic attack, the prevalence of coronary artery disease, congestive heart failure, prior myocardial infarction, and a history of cerebrovascular events was significantly lower in AFDAS than KAF. Left atrial size was smaller, and left ventricular ejection fraction was higher in AFDAS than KAF. The risk of recurrent stroke was 26% lower in AFDAS than in KAF. There were no differences in age, sex, stroke severity, or death rates between AFDAS and KAF. There were not enough studies to report differences in insular cortex involvement between AF types. CONCLUSIONS: We found significant differences in the prevalence of vascular comorbidities, structural heart disease, and stroke recurrence rates between AFDAS and KAF, suggesting that they constitute different clinical entities within the AF spectrum. PROSPERO registration number is CRD42020202622.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,041
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations69
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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