Research priorities for the study of atrial fibrillation during acute and critical illness: recommendations from the Symposium on Atrial Fibrillation in Acute and Critical Care
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is a common arrhythmia encountered in acute and critical illness and is associated with poor short and long-term outcomes. Given the consequences of developing AF, research into prevention, prediction and treatment of this arrhythmia in the critically ill are of great potential benefit, however, study of AF in critically ill patients faces unique challenges, leading to a sparse evidence base to guide management in this population. Major obstacles to the study of AF in acute and critical illness include absence of a common definition, challenges in designing studies that capture complex etiology and assess causality, lack of a clear outcome set, difficulites in recruitment in acute environments with respect to timing, consent, and workflow, and failure to embed studies into clinical care platforms and capitalize on emerging technologies. Collaborative effort by researchers, clinicians, and stakeholders should be undertaken to address these challenges, both through interdisciplinary cooperation for the optimization of research efficiency and advocacy to advance the understanding of this common and complex arrhythmia, resulting in improved patient care and outcomes. The Symposium on Atrial Fibrillation in Acute and Critical Care was convened to address some of these challenges and propose potential solutions.
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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 | 0,174 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,064 | 0,062 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,013 |
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 ».