Impact of Catheter Ablation of Atrial Fibrillation on Disease Progression
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) remains a major public health challenge worldwide with a globally increasing prevalence and exponential increase in health care costs. The progression from paroxysmal (defined as self-terminating episodes of AF lasting <7 days) to persistent AF (eg, AF episodes lasting longer than 7 days) is associated with premature mortality, increasing incidence of thromboembolism and heart failure, as well as increased rates of hospitalization and health care use. Given recognition that complications of AF increase as the disease advances, there is an urgent need to ensure therapeutic interventions are capable of delaying or halting disease progression. Whereas pharmacotherapy can be relatively effective at managing the symptoms associated with AF, antiarrhythmic drugs are less effective than catheter ablation in reducing arrhythmia burden, improving quality of life, and reducing health care use. Moreover, pharmacologic therapy does not modify the pathophysiological processes responsible for disease progression. Catheter ablation confers a more comprehensive disease-modifying intervention, targeting multiple mechanisms underlying AF progression through a combination of trigger elimination, electroanatomical substrate modification, and autonomic nervous system modulation. Until recently, the belief that catheter ablation was an effective method to prevent disease progression was mostly speculative. However, recent randomized controlled trials have established catheter ablation as disease-modifying intervention. Given this knowledge, it appears that early intervention is critical to optimally affect the disease progression. The purpose of this paper is to review the rationale and evidence supporting disease modification using catheter ablation as a key part of the AF treatment paradigm.
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 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».