MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414940162 · doi:10.1097/hco.0000000000001262

Postoperative atrial fibrillation after cardiac surgery: what is new?

2025· article· en· W4414940162 sur OpenAlexaff
Joshua G. Lee, Andrew C.T. Ha

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrial fibrillationCardiac surgeryRandomized controlled trialStroke (engine)Cardiac arrhythmiaMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Since postoperative atrial fibrillation (POAF) after cardiac surgery remains a common clinical problem and is associated with adverse clinical outcomes, considerable research efforts are spent to better understand and inform its management. This review highlights recent studies on this topic. RECENT FINDINGS: A PubMed review of published research on POAF after cardiac surgery over the past two years was conducted. Papers were selected on the basis of their potential value to enhance clinical practice. This search yielded studies which have advanced our understanding on the incidence of late-onset POAF after cardiac surgery and its predictive factors. This information may be useful for clinicians on the optimal timing for atrial fibrillation detection after cardiac surgery. Due to a lack of dedicated randomized trial data, the optimal stroke prevention approach remains uncertain in this patient population. SUMMARY: POAF after cardiac surgery is an active area of research. Recent studies have provided additional insights on the risk of late-onset atrial fibrillation (>3 months) after cardiac surgery. This information may help clinicians identify patients who are more likely to experience recurrent atrial fibrillation after cardiac surgery. Ongoing randomized trials will help clarify the optimal stroke prevention strategy in this patient population.

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)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

Explorer davantage

Même revueCurrent Opinion in CardiologyMême sujetAtrial Fibrillation Management and OutcomesTravaux en français237 207