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Enregistrement W4403818600 · doi:10.1093/eurheartj/ehae666.551

Long-term patient clinical benefits and healthcare utilization after pulsed field ablation in paroxysmal atrial fibrillation: sub-analyses from the multicenter inspIRE trial

2024· article· en· W4403818600 sur OpenAlexaff
Tom De Potter, Maria Grimaldi, Mattias Duytschaever, Ante Anić, Johan Vijgen, P. Neuzil, Hugo Van Herendael, Atul Verma, Allan C. Skanes, Douglas S. Scherr, Helmut Pürerfellner, Gediminas Račkauskas, Pierre Jaı̈s, Vidyavathi Reddy

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesBiosense Webster
Mots-clésMedicineParoxysmal atrial fibrillationAtrial fibrillationCardiologyAblationClinical trialTerm (time)Catheter ablationInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Introduction The treatment of atrial fibrillation (AF) with pulsed field ablation (PFA) aims to prevent AF recurrence while reducing complications from the ablation modality. Similar to thermal ablation, PFA has proven to be safe and effective for treatment of paroxysmal AF (PAF); however, there is scarce evidence on patient-related clinical benefits, including healthcare utilization, using this new energy modality. Purpose The objective of this study is to assess long-term clinical improvements in patient care, symptoms, and quality-of-life (QOL) after PFA ablation in PAF. Methods InspIRE was a multicentre study evaluating the safety and efficacy of variable loop PFA catheters integrated with a 3D mapping system for treatment of symptomatic PAF. Patients were followed for up to 12 months for the following QOL and healthcare utilization endpoints: Atrial Fibrillation Effect on Quality-of-Life (AFEQT) score, Class I/III AAD utilization, repeat ablation, incidence of direct current cardioversion (DCCV), and cardiovascular (CV) hospitalization. Post-hoc Kaplan-Meier estimates for clinical benefit success at 12 months were provided. Success was defined as composite freedom from occurrence of the following events post-blanking: repeat ablation, CV hospitalization, AAD utilization, and DCCV post-blanking. Predictors of clinical benefit success were explored via multivariate logistic regression analysis. Results A total of 186 enrolled patients (59±10 years; 70.0% male; CHA2DS2-VASC score 1.3±1.2) underwent PVI. Compared to baseline: 1) improvements in the AFEQT composite score were seen at 12 months (P<0.001); 2) Class I/III AAD use was reduced from 81.7% to 20.1% at 6-12 months (P<0.05); and 3) the proportion of subjects with DCCV decreased from 13.7% up to 12 months before the index procedure to 3.3% up to 12 months after the index procedure (P<0.001, Figure 1). Minimal clinically important difference in QoL (≥5 points improvement in AFEQT) was achieved in 85.2% of patients. Patients free from 12-month AF/AT/AFL recurrence (asymptomatic and symptomatic) had significantly greater improvements in AFEQT scores from baseline to 12 months versus those with recurrence (P=0.01). The clinical benefit success rate at 12 months was 87.5% (Figure 2). Patients who failed the clinical benefit endpoint were counted, including those with repeat ablation (7.5%), those on new or higher dose of AAD (6.5%), those hospitalized for CV (4.8%), and those who had DCCV post-blanking (1.6%). Multivariate logistic regression analysis showed that left ventricle ejection fraction <60% (OR: 0.22; 95% CI: 0.08-0.62; P<0.05) and incidence of diabetes (OR: 7.25; 95% CI: 2.00, 26.3; p<0.05) were associated with a higher risk of clinical benefit failure. Conclusions PFA ablation of PAF patients led to a clinical benefit success rate of 87.5%, with clinically meaningful improvement in QOL, as well as a reductions in AAD use, cardioversion, and hospitalization.Figure 1.Improvements in QoL and HealthFigure 2.Kaplan-Meier Analysis of Time

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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