Physician Preferences in Using Novel Digital Devices for the Management of Atrial Fibrillation—A DAS‐CAM III Survey
Notice bibliographique
Résumé
AIM: A recent European Heart Rhythm Association (EHRA) practical guide provides guidance on the use of novel digital devices for heart rhythm analysis using either electrocardiogram (ECG) or photoplethysmography (PPG) technology for the diagnosis of atrial fibrillation (AF). This survey assesses physicians' preferences to use digital devices in patients with possible AF and their impact on clinical decision-making. METHODS AND RESULTS: Participants of the DAS-CAM III initiated and distributed an online survey assessing physician preferences in using digital devices for the management of AF in different clinical scenarios. A total of 505 physicians (median age: 38 [IQR 33-46] years) from 30 countries completed the survey. A third of respondents were electrophysiologists, the others were cardiologists, cardiology residents, or general practitioners. Electrophysiologists were more likely to have experience with both ECG-based (92% vs. 68%, p < 0.001) and PPG-based (60% vs. 34%, p < 0.001) digital devices. The initial diagnostic approach to each scenario (symptomatic low-risk, symptomatic high-risk, or asymptomatic high-risk patient) was heterogeneous. Electrophysiologists preferred intermittent single-lead ECG monitoring to traditional Holter ECGs to screen for AF. Both electrophysiologists and non-electrophysiologists would rarely use PPG-based devices to diagnose and screen for AF (8.2%-9.8%). Electrophysiologists and non-electrophysiologists use ECG-based technology to confirm PPG-documented tracings suggestive of AF. CONCLUSION: While PPG-based digital devices are rarely used for diagnosis and screening for AF, intermittent ECG-based digital devices are beginning to be implemented in clinical practice. More education on the potential of novel digital devices is required to achieve diagnostic pathways as suggested by the EHRA practical guide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».