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Enregistrement W4407262392 · doi:10.1002/clc.70092

Author's Reply to “Digital Devices for Arrhythmia Detection: What Is Still Missing?”

2025· letter· en· W4407262392 sur OpenAlexaff
Martin Manninger, David Zweiker, Tatevik Hovakimyan, Paweł T. Matusik, Sergio Conti, Pierre Ollitrault, Aapo L. Aro, Bart A. Mulder, Wolfgang Dichtl, Christian‐Hendrik Heeger, Rachel M.A. ter Bekke, Enes Elvin Gül, Bob Weijs, Ann‐Kathrin Rahm, Angeliki Darma, Banu Evranos, Avi Sabbag, Kgomotso Moroka, Vassil Traykov, Jacob Moesgaard Larsen, G Amoroso, Stijn Evens, William F. McIntyre, Dominik Linz

Notice bibliographique

RevueClinical Cardiology · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical PracticeHeart RhythmAtrial fibrillationPopulationDuration (music)Medical emergencyFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Kataoka and Imamura for their interest in our recently published survey on physician's preferences in the use of novel digital devices in the management of patients with atrial fibrillation (AF) [1, 2]. Our survey shows, that digital devices are beginning to be implemented in clinical practice. We respectfully disagree with Kataoka and Imamura that the debate on the type of monitoring technology is not critical at the moment. Our international group of authors strongly believe that the switch to increased patient involvement, to patient-initiated rhythm monitoring and to telemedical care require physician (and not industry) driven education on the technologies used, recommendations for specific diagnostic pathways, cost-effectiveness analyses and outcome-centered research [3-8]. The clinical scenarios presented in this survey do not aim to give specific recommendations on diagnostic pathways but aim to reflect common clinical scenarios we experience as physicians in daily clinical practice. Diagnostic pathways for these scenarios are reflected in current clinical practice guidelines: There is a clear recommendation to confirm AF in symptomatic patients and to screen for AF in patients at risk [5, 6]. We agree with the Kataoka and Imamura that the duration of monitoring is crucial and still one of the unanswered questions, but first, there is evolving data in this field and second, screening duration using novel digital devices is often self-determined by patients [9, 10]. We agree with Kataoka and Imamura's opinion that AF screening in the general population shows questionable benefit. As the Apple Heart Study showed, even the number needed to screen to diagnose AF is exceptionally high [11]. Consequently, the number needed to screen to show clinical benefit in this population are expected to be even higher. However, the presented patient scenarios reflect opportunistic testing for AF in patients with risk factors for adverse outcomes as a result of under-detected AF, which represents a clinical challenge in several outpatient clinics [6]. We believe that novel digital devices for rhythm monitoring provide important diagnostic tools for screening, diagnosis and management of AF when used in the right populations at risk/patients. These devices may increase patient's adherence to treatment and even decrease anxiety related to known recurrences of benign arrhythmias. Referring to the author's question: “Digital Devices for Arrhythmia Detection: What is Still Missing?”: More physician and patient education on the potential of novel digital devices is required to achieve diagnostic pathways as suggested by the EHRA practical guide [5].

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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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