MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390098850 · doi:10.1161/strokeaha.123.040447

Stroke Prevention in Atrial Fibrillation: Our Current Failures and Required Research

2023· review· en· W4390098850 sur OpenAlexafffund
M. Edip Gurol, Clinton B. Wright, Scott Janis, Eric E. Smith, Elif Gökçal, Vivek Y. Reddy, José G. Merino, Jonathan C. Hsu

Notice bibliographique

RevueStroke · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAvid RadiopharmaceuticalsNational Institute of Neurological Disorders and StrokePfizer CanadaAustralian GovernmentBoston Scientific CorporationNational Institutes of HealthPfizer
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)CardiologyRandomized controlled trialInternal medicineWarfarinIntensive care medicineEmbolismRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonvalvular atrial fibrillation is a common rhythm disorder of middle-aged to older adults that can cause ischemic strokes and systemic embolism. Lifelong use of oral anticoagulants reduces the risk of these ischemic events but increases the risk of major and clinically relevant hemorrhages. These medications also require strict compliance for efficacy, and they have nontrivial failure rates in higher-risk patients. Left atrial appendage closure is a nonpharmacological method to prevent ischemic strokes in atrial fibrillation without the need for lifelong anticoagulant use, but this procedure has the potential for complications and residual embolic events. This workshop of the Roundtable of Academia and Industry for Stroke Prevention discussed future research needed to further decrease the ischemic and hemorrhagic risks among patients with atrial fibrillation. A direct thrombin inhibitor, factor Xa inhibitors, and left atrial appendage closure are FDA-approved approaches whereas factor XIa inhibitors are currently being studied in phase 3 randomized controlled trials for stroke prevention. The benefits, risks, and shortcomings of these treatments and future research required in different high-risk patient populations are reviewed in this consensus statement.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,389
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,134 · 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStrokeMême sujetAtrial Fibrillation Management and OutcomesTravaux en français237 207