Detektion von Vorhofflimmern nach akutem ischämischem Schlaganfall
Bibliographic record
Abstract
ZUSAMMENFASSUNG Für die diagnostische Abklärung nach einem akuten ischämischen Schlaganfall wird gemäß Leitlinien eine kontinuierliche und qualitativ hochwertige EKG-Ableitung zum erstmaligen Nachweis eines Vorhofflimmerns (VHF) empfohlen. Bei etwa 15–20 % aller ischämischen Schlaganfälle findet sich VHF, das regelhaft eine Indikation für eine Sekundärprävention mittels oraler Antikoagulation begründet. Welche Schlaganfallpatienten einem verlängerten EKG-Monitoring unterzogen werden sollten, basiert vornehmlich auf Expertenkonsens unter Berücksichtigung klinischer, laborchemischer, echo- und elektrokardiografischer Parameter. Zudem sind die optimale Dauer und (Kosten-)Effizienz eines verlängerten EKG-Monitorings für die Sekundärprävention des Schlaganfalls noch unklar. Neben einer kurzen Darstellung der Datenlage stellen die Autoren (stellvertretend für das Scientific Board der Studie) die Ergebnisse der „Impact of standardized MONitoring for Detection of Atrial Fibrillation in Ischemic Stroke (MonDAFIS)“ Studie dar und geben Empfehlungen für die tägliche Praxis.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".