Abstract 15518: What Monitoring Duration is Needed to Rule Out High Atrial Fibrillation Burden?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Atrial fibrillation (AF) burden contributes to stroke risk. AF detection rates increase with monitoring duration, but the relationship between time to the first AF episode and AF burden has not been described. We aimed to identify AF free monitoring durations after which a given AF burden can be ruled out. Methods: We included all subjects without permanent AF (n=13,106, median age 65 years (IQR 51-74 years), 40.1% male) monitored for ≥14 days in 2021 in the USA with PocketECG (MEDICALgorithmics), a full disclosure mobile cardiac telemetry device. We graphed 14-day AF burden (% time in AF/total time) by time in days before detection of prespecified AF durations (<30s (micro-AF), ≥30s-6 minutes, ≥6 minutes-1 hour and ≥1 hour in mutually exclusive strata) and calculated the 95th percentile of 14-day AF burden by time to first AF episode of different durations. Confidence intervals were estimated using bootstrapping with 1000 replications. Results: There were 5,605 patients with micro-AF episodes, 1,788 patients with 30s-6min AF episodes, 748 patients with 6 min-1 hour AF episodes and 227 patients with ≥1 hour AF episodes (Fig 1 a-d). The overall AF burden was higher in subjects with longer episodes, but decreased by time to first episode for all episode durations, Figure 1e-h. After 3 days of monitoring the 95th percentile for overall AF burden was 0.03% (95%CI 0.02-0.03%) in patients without micro-AF, 0.1% (95%CI 0.08-0.11% in patients without ≥30s AF, 0.4% (95%CI 0.3-0.4%) without ≥6-minute AF episodes, and 1.5% (95%CI 1.2-1.8%) without ≥1 hour episodes of AF. Conclusions: The probability of a high AF burden decreases as AF-free monitoring time increases, and AF free monitoring time can be used to inform the need for longer monitoring. When no AF episodes lasting ≥1 hour have been detected after 3 days of monitoring the probability of an AF burden >2% can be effectively ruled out.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».