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Enregistrement W4398777154 · doi:10.1093/europace/euae102.666

Real-world evaluation of the treatment yield of implantable loop recorders (ILR) in the Netherlands

2024· article· en· W4398777154 sur OpenAlexaff
Michelle Samuel, M Van Der Stoel, Vincent F. van Dijk, Alexander H. Maass

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineYield (engineering)Loop (graph theory)Implantable loop recorderCardiologyInternal medicineAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Implantable loop recorders (ILRs) are invasive and expensive diagnostic tools used to determine the underlying arrhythmias associated with syncope and palpitations as well as capture atrial fibrillation (AF). The diagnostic and treatment yield from ILRs is uncertain. Prior studies indicated that 26-52% ILR patients were diagnosed with arrhythmias and 11-30% received subsequent treatment. Purpose Our primary aim was to determine the incidence of pacemaker and ICD implants within 1- and 3- years of ILR implantation. The secondary aims include 1) an evaluation of the incidence of AF ablation, 2) the identification of predictors for treatment, and 3) safety. Methods Adult patients who underwent an ILR implant in the Netherlands Heart Registration (NHR) Pacemaker and ICD registry (2018-2021) were included. The NHR device registry was linked to the ablation registry to determine the incidence of AF ablation after ILR. Incidence rates for pacemaker implants, ICD implants, AF ablations, and complications among ILR patients were reported as a proportion of ILR patients over 1- and 3- years. Predictors for treatment following an ILR were determined from multivariable logistic regression models. Results From 2018 to 2021, 11,961 patients underwent an ILR implant in the Netherlands. Patients who underwent ILR implantation were a median age 69 (IQR 56-77) years, 46.9% female, and 24.9% had AF. The most frequent indication for ILR implantation was syncope (76.2%), followed by palpitations (15.2%). At 1- and 3-years post-ILR implantation, 12.0% and 14.6% of ILR patients underwent a pacemaker implant, respectively (Figure 1). Fewer patients underwent ICD implants (0.9% and 1.3%) and AF ablation (1.3% and 1.8%) at 1- and 3-years post-ILR implantation, respectively (Figure 1). Compared to males, females were 28% and 70% less likely to undergo a pacemaker and ICD implant following ILR, respectively (Figure 2). Additional predictors for pacemaker implantation included older age, AF, and syncope (p<0.05 for all, Figure 2a). In addition to female sex, AF was a predictor of ICD implantation (Figure 2b). The incidence of complications was relatively low (0.3%). Infection was the most frequent complication (0.2%), followed by device dislocation (0.06%), bleeding (0.02%), and device defect (0.01%). Conclusion Despite the benefits of ILRs for long-term remote monitoring, the therapeutic yield of ILRs is relatively low with 14.6%, 1.3%, and 1.8% of ILR patients undergoing implantation for pacemakers, ICDs, and AF ablation at 3-years follow-up. As an expensive and invasive diagnostic tool, a more targeted approach for referrals is warranted to increase the therapeutic yield of the ILRs. Further investigations are warranted to determine the diagnostic yield of ILRs, regardless of subsequent invasive therapy.

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)0,001
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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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