Insights from clinical trials: New evidence supports surgical interventions over drug therapies for atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is one of the world’s most prevalent cardiac arrhythmias. It poses a heavy burden on patients, physicians and the global healthcare system as it is one of the top leading causes of cardiovascular death. Researchers have spent numerous years conducting clinical trials to investigate the effectiveness, cost and practicality of treatment for patients suffering from AF. The primary treatment strategy for AF (acute, chronic, persistent, paroxysmal, non-valvular, nonrheumatic, and rapid) involves the use of antiarrhythmic drugs (AAD) and anticoagulant drugs (ACD) to manage heart rate and rhythm, as well as to prevent strokes. This review aims to discuss clinical trials that compared AADs (class Ia: quinidine; class Ic: flecainide, propafenone; class III: sotalol, amiodarone) and ACDs (vitamin K antagonist: warfarin; factor Xa inhibitor: apixaban, rivaroxaban; thrombin inhibitor: dabigatran) with cardiovascular surgical interventions (i.e., catheter ablation, cryoballoon ablation, ablation and DDDR pacemaker, electrical cardioversion, and left atrial appendage occlusion) to treat various types of AF in patients with a diverse history of cardiovascular diseases and medical history. This study provides a review of clinical trials on this topic and enables healthcare professionals to determine the best-suited treatment for their patients.
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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 | 0,085 | 0,270 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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.
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 ».