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Enregistrement W4415018719 · doi:10.1016/j.ejim.2025.106515

Monitoring time-to-detection of recurrent atrial fibrillation in patients with transient new-onset atrial fibrillation detected initially during hospitalization for noncardiac surgery or medical illness

2025· article· en· W4415018719 sur OpenAlexafffund
William F. McIntyre, Linda Johnson, Alexander P. Benz, Maria E. Vadakken, N. Latendresse, Chinthanie Ramasundarahettige, Faith Kirabo, Jorge Wong, Jason D. Roberts, Jeff S. Healey

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Internal Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Cardiovascular SocietyMcMaster UniversityHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésAtrial fibrillationMedical diagnosisTransient (computer programming)Medical illnessFibrillationSeverity of illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately one-third-of patients with transient new-onset atrial fibrillation (AF) during hospitalization for noncardiac surgery or medical illness will have recurrent AF within 1 year when assessed using two 14-day ECG monitors. The proportion of patients that would be diagnosed with recurrent AF with less monitoring is unknown. METHODS: We used data from a prospective cohort of participants with transient new-onset AF while hospitalized for noncardiac surgery or medical illness, who wore one or two 14-day ECG monitors. We calculated the proportion of patients that would be diagnosed with recurrent AF with different durations of ECG monitoring and the median time-to-detection of recurrent AF lasting ≥30 s. RESULTS: -VASc 3) wore an ECG monitor a median of 1.5 months following hospital discharge; 83 (59.7 %) wore a second monitor at median of 5.8 months after the first monitor. Recurrent AF was detected in 5.0 % of participants by 1 day, 5.8 % by 2 days, 6.5 % by 3 days, 12.2 % by 7 days, 21.6 % by 14 days and in 28.8 % by the end of the second 14-day monitor. Median monitoring time to recurrent AF was 5.3 (IQR 1.4-9.7) days. CONCLUSIONS: In patients with transient new-onset AF during hospitalization for another reason, the rate of detection of recurrent AF increased with longer monitoring durations. Approximately 80 % of diagnoses were made after 2 days of monitoring; the likelihood of capturing recurrent AF was 4 times higher with 14 days of monitoring compared to 2 days.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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