MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4394676204 · doi:10.1016/j.hrthm.2024.04.043

Relationship between wait times and postatrial fibrillation ablation outcomes: A population-based study

2024· article· en· W4394676204 sur OpenAlexafffundabout
Denis Qeska, Feng Qiu, Ragavie Manoragavan, Harindra C. Wijeysundera, Christopher C. Cheung

Notice bibliographique

RevueHeart Rhythm · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCorHealth Ontario
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationAblationCatheter ablationCardiologyInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rhythm control is a cornerstone of atrial fibrillation (AF) management. Shorter time between diagnosis of AF and receipt of catheter ablation is associated with greater rates of therapy success. Previous work considered diagnosis-to-ablation time as a binary or categorical variable and did not consider the unique risk profile of patients after a referral for ablation was made. OBJECTIVE: The purpose of this study was to comprehensively assess the impact of diagnosis-to-ablation and referral-to-ablation time on postprocedural outcomes at a population level. METHODS: This observational cohort study included patients who received catheter ablation to treat AF in Ontario, Canada. Patient demographics, medical comorbidities, AF diagnosis date, ablation referral date, and ablation date were collected. The primary outcomes of interest included a composite of death and hospitalization/emergency department visit for AF, heart failure, or ischemic stroke. Multivariable Cox models assessed the impact of diagnosis-to-ablation and referral-to-ablation times on the primary outcome. RESULTS: Our cohort included 7472 patients who received ablation for de novo AF between April 1, 2016, and March 31, 2022. Median [interquartile range] diagnosis-to-ablation time was 718 [399-1274] days and median referral-to-ablation time was 221 [117-363] days. Overall, 911 patients (12.2%) had the composite endpoint within 1 year of ablation. Increasing diagnosis-to-ablation time was associated with a greater incidence for the primary outcome (hazard ratio [HR]1.02; 95% confidence interval [CI] 1.01-1.02 per month). Increasing referral-to-ablation time did not impact the primary outcome (HR 1.00; 95% CI 0.98-1.01 per month). CONCLUSION: Delays between AF diagnosis and ablation referral may contribute to adverse postprocedural outcomes and provide an opportunity for health system quality improvements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHeart RhythmMême sujetAtrial Fibrillation Management and OutcomesTravaux en français237 207