Early Detection of Atrial Fibrillation-Atrial Flutter Using Remote Patient Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Remote patient monitoring (RPM), patient-reported outcomes (PROs), and biochemical biomarker monitoring (Mitra® 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® 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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».