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Enregistrement W4319303586 · doi:10.1016/j.jacc.2022.11.039

Combined Minimally Invasive Surgical and Percutaneous Catheter Ablation of Atrial Fibrillation

2023· review· en· W4319303586 sur OpenAlexaff
Gianluigi Bisleri, Arjun Pandey, Subodh Verma, Syed M. Ali Hassan, Bobby Yanagawa, Masud H. Khandaker, Mario Gaudino, Andrea M. Russo, Atul Verma, Deepak L. Bhatt, Andrew C.T. Ha

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityMcMaster UniversityToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoWilliam Osler Health SystemSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAblationCatheter ablationAtrial fibrillationPercutaneousRandomized controlled trialCatheterSurgeryComplicationCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid ablation is a novel therapy in the invasive management of patients with atrial fibrillation (AF) which combines minimally invasive surgical and percutaneous catheter-based techniques. The evidence is mainly based on observational studies from experienced centers, with success rates of approximately 70% and risks that are 2.0-fold to 3.6-fold higher than catheter-based ablation. Hybrid ablation is offered typically to patients with persistent or longstanding persistent AF which, by design, requires 2 procedures (epicardial surgical and endocardial catheter-based ablation). One randomized trial demonstrated that hybrid ablation was more effective than catheter-based ablation, but with higher complication rates. The incidence of the most serious complications has decreased in contemporary studies of hybrid ablation. At present, hybrid ablation should be performed by experienced centers on selected patients with persistent or longstanding persistent AF. Additional randomized trials are needed to define the risks, benefits, and cost effectiveness of hybrid ablation to identify its most appropriate application in clinical practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,288 · 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
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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