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Enregistrement W4416202270 · doi:10.1016/j.jacep.2025.09.014

Atrial Fibrillation and Heart Failure With Reduced Ejection Fraction

2025· article· en· W4416202270 sur OpenAlexafffund
Andreas A. Boehmer, Joachim R. Ehrlich, Stanley Nattel

Notice bibliographique

RevueJACC. Clinical electrophysiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAtrial fibrillationHeart failureEjection fractionCatheter ablationNarrative reviewHeart RhythmQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atrial fibrillation (AF) and heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) frequently occur together as a result of shared functional, structural, and electrical remodeling, thereby worsening the prognosis and quality of life of affected patients. Despite substantial advances in elucidating the complex interplay between AF and HFrEF, numerous critical questions remain unanswered, underscoring the need for continued investigation to address the persistent uncertainties surrounding this challenging comorbidity. The development and wide application of catheter ablation for rhythm control has highlighted the importance of controlling AF in patients with HFrEF, along with the benefits of rhythm control in this population. Whereas early rhythm control appears to be important, many questions remain unanswered about optimal timing parameters, benefits of specific energy sources and lesion sets, and the role of ancillary pharmacologic therapy. Personalized management is essential for optimized care of patients with AF and HFrEF, but extensive additional research is required to enable the individualized care needed. In this narrative review, we aim to analyze the rapidly evolving evidence regarding the interrelationships between these common conditions, discuss the underlying basic mechanisms, review evidence regarding treatment options, and highlight gaps in knowledge.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0070,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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