MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4255071125 · doi:10.14740/jmc3151w

Early Detection of Atrial Fibrillation-Atrial Flutter Using Remote Patient Monitoring

2019· article· en· W4255071125 sur OpenAlexvenueno aff
Sandy Joung, Eldin Dzubur, Irene van den Broek, Aubrey Love, Lori Martinez-Rubio, Mayra Lopez, Benjamin Noah, Shivani Dhawan, Qin Fu, Mitra Mastali, Jennifer E. Van Eyk, Brennan Spiegel, C. Noel Bairey Merz, Chrisandra Shufelt

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Cases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueECG Monitoring and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationAtrial flutterCardiologyInternal medicineMaceFlutterMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remote patient monitoring (RPM), patient-reported outcomes (PROs), and biochemical biomarker monitoring (Mitra<sup>®</sup> devices) may be useful for early detection of major adverse cardiac events (MACE). This case report presents a patient enrolled in a precision medicine study in which RPM detected the presence of atrial fibrillation-atrial flutter (AFib-Flutter), facilitating prompt treatment. A 64-year-old male with a history of ischemic heart disease (IHD) initiated his AliveCor Kardia after noting angina which reported “possible atrial fibrillation”. Upon evaluation, AFib-Flutter was confirmed by 12-lead ECG and successfully treated. RPM was recorded continuously through (Fitbit Charge 2), weekly single-channel electrocardiogram rhythm stripe (AliveCor Kardia), PROs through weekly questionnaires, and Mitra<sup>®</sup> devices through monthly fingerpricks. The case report highlights a successful case of detecting AFib-Flutter, expediting treatment and preventing MACE. Precision medicine using RPM may be useful for detecting AFib-Flutter and improving IHD outcomes. Further research is needed. J Med Cases. 2019;10(2):31-36 doi: https://doi.org/10.14740/jmc3151w

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical CasesMême sujetECG Monitoring and AnalysisTravaux en français237 207