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Enregistrement W4403226607 · doi:10.1016/j.cjca.2024.08.122

PREVALENCE, BURDEN, AND MANIFESTATION OF ATRIAL FIBRILLATION: A LARGE-SCALE ANALYSIS OF CARDIAC PATCH MONITORS

2024· article· en· W4403226607 sur OpenAlexaffvenue
Sophie Sigfstead, J. Neault, P. Fecteau, Isabelle Nault, D. Gladstone, R. Uysal Kaba, Carol C. Cheung

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationCardiologyInternal medicineScale (ratio)Cartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is frequently paroxysmal and asymptomatic, making its detection and burden quantification challenging. The distribution of AF burden across clinically monitored populations remains poorly characterised. We sought to describe the distribution of AF burden and its variation by monitoring indication, symptomatology, arrhythmia characteristics and geography. METHODS: This study analysed cardiac patch monitor reports collected between May 2017 and July 2023. Analyses were stratified by monitoring indication, AF burden grouping and geography. AF burden subgroups were defined based on the burden detected during recording, and divided into four subgroups: (1) no AF (AF burden=0%); (2) low burden AF (>0 to ≤10%); (3) moderate burden AF (>10% to <100%); and (4) continuous AF (100%). RESULTS: Across 142 346 monitoring reports, AF was detected in 15 678 cases (11.17%), with a median AF burden of 100% (IQR 4.67-100.00). When stratified by monitoring indication, AF was detected in 28.2% of monitors indicated due to suspected or history of AF, 4.5% for stroke/transient ischaemic attack (TIA), 6.5% for syncope/pre-syncope and 4.9% for palpitations. In the stroke/TIA monitoring population, AF detection was time-dependent, with 58.8% of cases identified within 24 hours, increasing to 88.0% identified at 7 days. Among all patients with AF detected, patients with continuous AF (100% AF burden) exhibited lower heart rates and symptom burden compared with those with low (≤10%) and moderate (10% to <100%) AF burden. AF detection was higher in the UK than Canada (12.2% vs 10.9%), as was median burden among detected cases (100.0 vs 55.0%), despite shorter prescribed monitoring durations in the UK (median 48.00 hours (IQR 24.00-168.00) vs 168.00 hours (IQR 168.00-336.00)). CONCLUSIONS: In patients undergoing clinically indicated patch monitoring, AF burden varied by monitoring indication, symptomatology and geography, identifying potentially distinct AF subgroups. Characterising AF burden can inform the development and evaluation of AF monitoring and treatment strategies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,276 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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