The prevalence, determinants, natural history and impact of atrial fibrillation and atrial flutter in patients with tuberculosis pericarditis - insights from the IMPI trial
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis is the most common cause of pericarditis in Africa. The dual human immunodeficiency virus (HIV)-tuberculosis epidemics are major contributors to the burden of extra-pulmonary tuberculosis, including tuberculous pericarditis. Mortality rates remain unacceptably high. Atrial fibrillation (AF) is the most common sustained arrhythmia encountered in clinical practice. It is associated with increased cardiovascular mortality and morbidity, as well as complications related to thromboembolic disease and haemodynamic instability. Similarly, atrial flutter (AFL) is a common macro-reentry arrhythmia, often associated with AF and its complications. While there is a recognized association between atrial fibrillation and / or atrial flutter (AF/AFL) and tuberculous pericarditis, there are limited data regarding the prevalence, determinants, natural history, and outcomes of AF/AFL in tuberculous pericarditis. Hypothesis: In patients with tuberculous pericarditis, AF/AFL is common, and when compared to tuberculous pericarditis patients that are in sinus rhythm, is associated with increased morbidity and mortality. Aims In participants with tuberculous pericarditis enrolled into the Investigation of the Management of Pericarditis (IMPI) trial, we intend to: 1. Estimate the prevalence of AF/AFL 2. Describe the natural history of AF/AFL 3. Identify clinical, biochemical and, echocardiographic predictors of AF/AFL 4. Determine the clinical impact of AF/AFL.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».