Device-Detected Atrial Fibrillation in Patients With and Without Cryptogenic Ischemia: The ANTARCTICA Pooled Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Insertable cardiac monitoring (ICM) detects atrial fibrillation (AF) in substantial proportions of cryptogenic stroke, noncryptogenic ischemic stroke without known AF, and nonstroke patients who are at risk of underlying AF. Given differences in patient characteristics across studies, there may be differences in AF detection rates on ICM across these subgroups that have not been identified. We investigate whether AF detection rates on ICM are higher in cryptogenic stroke or transient ischemic attack (C-IS/TIA) patients compared with individuals with noncryptogenic stroke or without stroke, when accounting for differences in study populations. METHODS: This is an individual-participant data meta-analysis of prospective studies and randomized controlled trials of ICM in C-IS/TIA, noncryptogenic ischemic stroke, and nonstroke patients. Multilevel multivariable logistic regression models were used to test whether C-IS/TIA is associated with increased AF detection relative to other categories. We performed multiple imputation to derive values for variables with <20% missing data and used Rubin’s rules to estimate adjusted odds ratios by combining 100 postimputation data sets. The primary outcome was detection of AF. The attributable risk was derived by application of Bayes’ Theorem. RESULTS: Two randomized controlled trials and 12 prospective studies were included with a total of 1562 C-IS/TIA patients and 474 non-C-IS/TIA patients. In adjusted multilevel logistic regression analyses, AF detection was higher in C-IS/TIA patients (adjusted odds ratio, 1.90 [95% CI, 1.18–3.06]; P =0.009), indicating that 47% of AF detected in C-IS/TIA is pathogenic. Limiting the comparator group to ischemic stroke or history of stroke yielded similar results (adjusted odds ratio, 2.83 [95% CI, 1.47–5.44]; P =0.002). Days to AF detection were significantly shorter in C-IS/TIA patients (median 65 versus 169; P <0.001). CONCLUSIONS: In this individual-participant data meta-analysis of patients undergoing ICM, AF detection was higher in C-IS/TIA patients, with shorter time to AF detection compared with noncryptogenic/nonstroke individuals. These findings suggest that some of the AF detected in patients with C-IS/TIA may be pathogenic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».