MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4210472378 · doi:10.1161/str.53.suppl_1.tp201

Abstract TP201: How Often Is Occult Atrial Fibrillation In Cryptogenic Stroke Causal Versus Incidental?

2022· article· en· W4210472378 sur OpenAlexaff
Napasri Chaisinanunkul, Shaan Khurshid, Brian Buck, Alejandro A. Rabinstein, Christopher D. Anderson, Michael D. Hill, Jennifer E. Fugate, Jeffrey L. Saver

Notice bibliographique

RevueStroke · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOccultAtrial fibrillationCohortInternal medicineStroke (engine)CardiologyOdds ratioPediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Long-term cardiac monitoring studies have unveiled low-burden, occult atrial fibrillation (AF) in some patients with otherwise cryptogenic stroke (CS). But occult AF is also found in some normal individuals and patients with stroke of known cause (KS). Clinical management would be aided by estimates of how often occult AF in a patient with CS is causal versus incidental. Methods: Through systematic search, we identified all case-control and cohort studies applying identical long-term monitoring techniques to both CS and KS patients. We performed a random-effects meta-analyses across these studies to determine the best estimate of the differential frequency of occult AF in CS and KS among all patients, and across age subgroups. We then applied Bayes’ theorem (method of Alsheikh-Ali et al, Stroke 2009) to determine the probability that occult AF is causal or incidental. Results: The systematic search identified 3 case-control and cohort studies enrolling 575 patients (337 CS, 238 KS). Methods of long-term monitoring were implantable loop recorder in 191 (33.2%), extended mobile external cardiac monitor in 277 (48.2%), and patch/event/Holter monitoring in 107 (18.6%). In formal meta-analysis, the summary odds ratio for occult AF in CS vs KS in all patients was 1.72 (95%CI 0.91-3.25) (Figure). With application of Bayes theorem, the corresponding probabilities indicated that, when present, occult AF in CS patients is causal in 44.4% and incidental in 55.6%. Only one study reported age-specific subgroup data: these suggested occult AF in CS patients was causal in 93% of patients <65y vs 5.6% of patients ≥65y, but estimates had limited precision. Conclusions: In patients with cryptogenic stroke, when occult AF is found, it is likely causal in about 44% of patients, who may benefit from anticoagulation, and likely incidental in about 56% of patients, who may not benefit from anticoagulation. Figure

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,017
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStroke→Même sujetCerebrovascular and Carotid Artery Diseases→Travaux en français237 207→