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Enregistrement W4407277189 · doi:10.1007/s11739-025-03861-2

Detection and management of postoperative atrial fibrillation after coronary artery bypass grafting or non-cardiac surgery: a survey by the AF-SCREEN International Collaboration

2025· article· en· W4407277189 sur OpenAlexaff
Giuseppe Boriani, Jacopo Francesco Imberti, William F. McIntyre, Davide Antonio Mei, Jeff S. Healey, Renate B. Schnabel, Emma Svennberg, A. John Camm, Ben Freedman

Notice bibliographique

RevueInternal and Emergency Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesUniversità Degli Studi di Modena e Reggio Emila
Mots-clésMedicineBypass graftingAtrial fibrillationCardiac surgeryCardiologyInternal medicineArteryManagement of atrial fibrillationCoronary artery bypass surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We developed a survey to describe current practice on the detection and management of new-onset postoperative atrial fibrillation (POAF) occurring after coronary artery bypass grafting (CABG) or non-cardiac surgery. We e-mailed an online anonymous questionnaire of 17 multiple choice or rank questions to an international network of healthcare professionals. Between June 2023 and June 2024, 158 participants from 25 countries completed the survey. For CABG patients, 62.7% of respondents reported use of telemetry to detect POAF on the ward until discharge, and 40% reported no dedicated methods for monitoring AF recurrences during follow-up. The largest number (46%) reported prescribing oral anticoagulants (OACs) at discharge if patients were at risk according to CHA2DS2-VASc/CHA2DS2-VA scores, and the most common duration of OAC therapy was 3 months to 1 year (43%). For non-cardiac surgery patients, POAF detection methods varied, with 29% using periodic 12-lead ECG and 27% using telemetry followed by periodic ECGs. For monitoring AF recurrence, 33% reported planned cardiology visits with ECG. Regarding OAC prescription during follow-up, 51% reported they prescribe OACs only for patients who are at risk of stroke, and 42% prescribe OACs for an interval of 3 months to 1 year. The most commonly reported barrier to OAC prescription was the lack of randomized controlled trial data. For both CABG and non-cardiac surgery, the reported methods for POAF detection and recurrences monitoring were heterogeneous and prescription patterns for OACs varied greatly. The most frequently reported concern about long-term anticoagulation was lack of randomized data, indicating the urgent need for sound studies that inform daily clinical practice.

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)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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