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Enregistrement W4214660647 · doi:10.23736/s2724-5683.22.05841-0

Smartphone and new tools for atrial fibrillation diagnosis: evidence for clinical applicability

2022· article· en· W4214660647 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMinerva Cardiology and Angiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrial fibrillationPhotoplethysmogramAsymptomaticStroke (engine)EarlobeSubclinical infectionCardiac arrhythmiaWearable computer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atrial fibrillation (AF) is the most common sustained cardiac arrhythmia in adults. AF increases the risk of heart failure, cardiac ischemic disease, dementia and Alzheimer's disease. Either clinical and subclinical AF increase the risk of stroke and worsen the patients' clinical outcome. The early diagnosis of AF episodes, even if asymptomatic or clinically silent, is of pivotal importance to ensure prompt and adequate thromboembolic risk prevention therapies. The development of technology is allowing new systematic mass screening possibilities, especially in patients with higher stroke risk. The mobile health devices available for AF detection are: smartphones, wrist-worn, earlobe sensors and handheld ECG. These devices showed a high accuracy in AF detection especially when a combined approach with single-lead ECG and photoplethysmography algorithms is used. The use of wearable devices for AF screening is a feasible method but more head-to-head comparisons between mHealth and medical devices are needed to establish their comparative effectiveness across different study populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,372
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,082 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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