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Enregistrement W4407008196 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.tp286

Abstract TP286: Atrial Fibrillation Predictors on Insertable Cardiac Monitor: The ANTARCTICA Study

2025· article· en· W4407008196 sur OpenAlexaff
Shadi Yaghi, Sebastián Fridman, Liqi Shu, Daniel García-Rodríguez, Víctor M. Castro, Fabienne Kreimer, Michael Gotzmann, Junpei Koge, Hajime Ikenouchi, Stefan Greisenegger, Fadi Nahab, Qasem Alshaer, Alkisti Kitsiou, Georgios Tsivgoulis, Loreta Skrebelyte-Strøm, Ole Morten Rønning, Anne Hege Aamodt, Gabriella Bufano, Elisa Cuadrado‐Godia, Slaven Pikija, Brian Buck, Eva Ondraskova, J. Healey, William F. McIntyre, Michael D. Hill, Jeffrey L. Saver, Scott E. Kasner, Hooman Kamel, Mitchell S Elkind, David M. Kent, Aristeidis H. Katsanos, Luciano A. Sposato

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationCardiologyInternal medicineStroke (engine)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Atrial Fibrillation (AF) is detected in nearly 30% of patients undergoing cardiac monitoring after ischemic stroke. Studies investigating predictors of AF showed mixed results. In this study, we aim to identify predictors of AF on insertable cardiac monitors (ICMs) and compare rates between cryptogenic stroke patients and controls. Methods: The ANT icoagulation A nd St R oke Re C urrence in A T rial F I brillation Dete C ted A fter Stroke (ANTARCTICA) study is an individual patient data meta-analysis of prospective observational studies of cryptogenic ischemic stroke and control patients (non-cryptogenic ischemic stroke and non-ischemic stroke) who underwent an ICM implantation. The search included prospective observational studies and randomized controlled trials of patients with non-cardioembolic ischemic stroke or transient ischemic attack or non-ischemic stroke controls who underwent prolonged cardiac monitoring with an ICM after the index event. We performed multiple imputations to derive missing covariates such as left atrial volume index. We used multivariable multi-level logistic regression models to identify clinical, imaging, and echocardiographic factors associated with AF detection. We compared AF rates and charecterisctis between cryptogenic stroke and controls. Results: We identified 14 studies (2 RCTs and 12 observational) that included 2036 patients (1562 cryptogenic stroke and 474 non-cryptogenic stroke and non stroke controls); AF was detected in 30.7% of cryptogenic stroke patients and 29.1% of non-cryptogenic stroke patients. In multivariable logistic regression analyses, factors associated with AF were age (OR per year increase 1.05 95% CI 1.04-1.06), left atrial volume index (OR per unit increase 1.03 95% CI 1.02-1.05), and cryptogenic stroke (adjusted OR 1.89, 95% CI 1.20-2.98, p = 0.006). When compared to controls, the time to AF detection was significantly shorter in cryptogenic stroke (median 65 days vs. 169 days, p < 0.001) and AF duration was non-significantly longer (median 90 minutes vs. 120 minutes, p = 0.144). Results remained unchanged when the control group was limited to patients with non-cryptogenic ischemic stroke. Conclusions: In this large, individual patient data meta-analysis of patients undergoing ICM, there is increased detection and burden of AF after cryptogenic stroke compared to controls, suggesting a likely pathogenicity of device-detected AF in cryptogenic stroke.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,003
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)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,270 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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