Identifying the optimal time period for detection of atrial fibrillation after ischaemic stroke and TIA: An updated systematic review and meta-analysis of randomized control trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is a major risk factor for ischaemic stroke (IS) and transient ischaemic attack (TIA). The timely detection of first-diagnosed or "new" AF (nAF) would prompt a switch from antiplatelets to anticoagulation to reduce the risk of stroke recurrence; however, the optimal timing and duration of rhythm monitoring to detect nAF remains unclear. AIMS: We searched MEDLINE, PubMed, Cochrane database, and Google Scholar to undertake a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCT) between 2012 and 2023 investigating nAF detection after IS and TIA. Outcome measures were overall detection of nAF (control; (usual care) compared to intervention; (continuous cardiac monitoring >72 h)) and the time period in which nAF detection is highest (0-14 days, 15-90 days, 91-180 days, or 181-365 days). A random-effects model with generic inverse variance weights was used to pool the most adjusted effect measure from each trial. SUMMARY OF REVIEW: A total of eight RCTs investigated rhythm monitoring after IS, totaling 5820 patients. The meta-analysis of the studies suggested that continuous cardiac monitoring was associated with a pooled odds ratio of 3.81 (95% CI 2.14 to 6.77), compared to usual care (control), for nAF detection. In the time period analysis, the odds ratio for nAF detection at 0-14 days, 15-90 days, 91-180 days, 181-365 days were 1.79 (1.24-2.58); 2.01 (0.63-6.37); 0.98 (0.16-5.90); and 2.92 (1.30-6.56), respectively. CONCLUSION: There is an almost fourfold increase in nAF detection with continuous cardiac monitoring, compared to usual care. The results also demonstrate two statistically significant time periods in nAF detection; at 0-14 days and 6-12 months following monitoring commencement. These data support the utilization of different monitoring methods to cover both time periods and a minimum of 1 year of monitoring to maximize nAF detection in patients after IS and TIA.
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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 | 0,025 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».