Recurrence of new-onset post-operative AF after cardiac surgery detected by implantable loop recorders: A systematic review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is one of the most common complications after cardiac surgery. New-onset post-operative AF may signal an elevated risk of AF and associated outcomes in long-term follow-up. We aimed to estimate the rate of AF recurrence as detected by an implantable loop recorder (ILR) in patients experiencing post-operative AF within 30 days after cardiac surgery. METHODS: We searched MEDLINE, Embase and Cochrane CENTRAL to April 2023 for studies of adults who did not have known AF, experienced new-onset AF within 30 days of cardiac surgery and received an ILR. We pooled individual participant data on timing of AF recurrence using a random-effects model with a frailty model applied to a Cox proportional hazard analysis. RESULTS: From 8671 citations, 8 single-centre prospective cohort studies met eligibility criteria. Data were available from 185 participants in 7 studies, with a median follow-up of 1.7 (IQR: 1.3-2.8) years. All included studies were at a low risk of bias. Pooled AF recurrence rates following 30 post-operative days were 17.8% (95% CI 11.9%-23.2%) at 3 months, 24.4% (17.7%-30.6%) at 6 months, 30.1% (22.8%-36.7%) at 12 months and 35.3% (27.6%-42.2%) at 18 months. CONCLUSIONS: In patients who experience new-onset post-operative AF after cardiac surgery, AF recurrence lasting at least 30 s occurs in approximately 1 in 3 in the first year after surgery. The optimal frequency and modality to use for monitoring for AF recurrence in this population remain uncertain.
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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 | 0,014 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».