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Enregistrement W4387218540 · doi:10.1161/jaha.123.030907

Differences in Postoperative Atrial Fibrillation Incidence and Outcomes After Cardiac Surgery According to Assessment Method and Definition: A Systematic Review and Meta‐Analysis

2023· review· en· W4387218540 sur OpenAlexaff
Roberto Perezgrovas‐Olaria, Talal Alzghari, Mohamed Rahouma, Arnaldo Dimagli, Lamia Harik, Giovanni Soletti, Kevin R. An, Túlio Caldonazo, Hristo Kirov, Gianmarco Cancelli, Katia Audisio, Mohammad Yaghmour, Hillary Polk, Rajbir Toor, Swetha Sathi, Michelle Demetres, Leonard N. Girardi, Giuseppe Biondi‐Zoccai, Mario Gaudino

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationIncidence (geometry)Cardiac surgeryIntensive care unitCardiologyInternal medicineStroke (engine)Emergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Postoperative atrial fibrillation (POAF) is the most frequent complication of cardiac surgery. Despite clinical and economic implications, ample variability in POAF assessment method and definition exist across studies. We performed a study‐level meta‐analysis to evaluate the influence of POAF assessment method and definition on its incidence and association with clinical outcomes. Methods and Results A systematic literature search was conducted to identify studies comparing the outcomes of patients with and without POAF after cardiac surgery that also reported POAF assessment method. The primary outcome was POAF incidence. The secondary outcomes were in‐hospital mortality, stroke, intensive care unit length of stay, and postoperative length of stay. Fifty‐nine studies totaling 197 774 patients were included. POAF cumulative incidence was 26% (range: 7.3%–53.1%). There were no differences in POAF incidence among assessment methods (27%, [range: 7.3%–53.1%] for continuous telemetry, 27% [range: 7.9%–50%] for telemetry plus daily ECG, and 19% [range: 7.8%–42.4%] for daily ECG only; P >0.05 for all comparisons). No differences in in‐hospital mortality, stroke, intensive care unit length of stay, and postoperative length of stay were found between assessment methods. No differences in POAF incidence or any other outcomes were found between POAF definitions. Continuous telemetry and telemetry plus daily ECG were associated with higher POAF incidence compared with daily ECG in studies including only patients undergoing isolated coronary artery bypass grafting. Conclusions POAF incidence after cardiac surgery remains high, and detection rates are variable among studies. POAF incidence and its association with adverse outcomes are not influenced by the assessment method and definition used, except in patients undergoing isolated coronary artery bypass grafting.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,036
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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