MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392301310 · doi:10.1016/j.rec.2024.02.009

Practical approach for atrial cardiomyopathy characterization in patients with atrial fibrillation

2024· review· es· W4392301310 sur OpenAlexaff
Giulio La Rosa, Carlos A. Morillo, Jorge G. Quintanilla, Adelina Doltra, Lluı́s Mont, Moisés Rodríguez‐Mañero, Andrea Sarkozy, José Luís Merino, David Vivas, Tomás Datino, David de Gonzalo‐Calvo, Nicasio Pérez‐Castellano, Julián Pérez‐Villacastín, Laurent Fauchier, Gregory Y.H. Lip, Stéphane Hatem, José Jalife, Laura Sanchís, Francisco Marı́n, David Filgueiras‐Rama

Notice bibliographique

RevueRevista Española de Cardiología (English Edition) · 2024
Typereview
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesH2020 Fast Track to InnovationMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésAtrial fibrillationMedicineCardiologyInternal medicineCardiomyopathyManagement of atrial fibrillationPathologicalRestrictive cardiomyopathyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atrial fibrillation (AF) causes progressive structural and electrical changes in the atria that can be summarized within the general concept of atrial remodeling. In parallel, other clinical characteristics and comorbidities may also affect atrial tissue properties and make the atria susceptible to AF initiation and its long-term persistence. Overall, pathological atrial changes lead to atrial cardiomyopathy with important implications for rhythm control. Although there is general agreement on the role of the atrial substrate for successful rhythm control in AF, the current classification oversimplifies clinical management. The classification uses temporal criteria and does not establish a well-defined strategy to characterize the individual-specific degree of atrial cardiomyopathy. Better characterization of atrial cardiomyopathy may improve the decision-making process on the most appropriate therapeutic option. We review current scientific evidence and propose a practical characterization of the atrial substrate based on 3 evaluation steps starting with a clinical evaluation (step 1), then assess outpatient complementary data (step 2), and finally include information from advanced diagnostic tools (step 3). The information from each of the steps or a combination thereof can be used to classify AF patients in 4 stages of atrial cardiomyopathy, which we also use to estimate the success on effective rhythm control. La fibrilación auricular (FA) causa cambios estructurales y eléctricos en las aurículas que se pueden resumir dentro del concepto general de remodelado auricular. Paralelamente, otras características clínicas y comorbilidades también pueden afectar a las propiedades del tejido auricular y favorecer tanto el inicio como el mantenimiento de la FA. En general, estos cambios patológicos en las aurículas configuran un estado de miocardiopatía auricular con importantes implicaciones en el control del ritmo. Aunque hay acuerdo general sobre el papel del sustrato auricular en las posibilidades de obtener un control eficaz del ritmo en la FA, la clasificación actual simplifica el tratamiento clínico utilizando criterios temporales y no establece una estrategia bien definida para precisar el grado de miocardiopatía auricular que afecta a un paciente concreto para así tomar decisiones sobre la opción terapéutica más adecuada a las características de la enfermedad del paciente. El trabajo revisa la evidencia científica actual y propone una caracterización práctica del sustrato auricular basada en 3 pasos de evaluación, comenzando con una valoración médica (paso 1) para luego evaluar datos de pruebas complementarias habituales (paso 2) y finalmente incluir información de medios diagnósticos avanzados (paso 3). La información de cada uno de los pasos o su combinación pueden utilizarse para una clasificación práctica de los pacientes con FA en 4 estadios de miocardiopatía auricular con implicaciones en las posibilidades de un control eficaz del ritmo.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueRevista Española de Cardiología (English Edition)Même sujetAtrial Fibrillation Management and OutcomesTravaux en français237 207