风险分层工具以指导个性化的心脏监测方法,用于不确定的来源的栓塞性中风
Anna Maria Louka1, Sanjana Nagraj2, Anastasia T Adamou1
1Department of Internal Medicine, Faculty of Medicine, School of Health Sciences University of Thessaly Larissa Greece.
风险评分有助于个性化心房 (AF) 检测未确定来源的中风后. AF-ESUS评分显示出强大的预测性能和外部验证,指导监测策略.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 神经学 神经学
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 在源不明的栓塞性中风 (ESUS) 后检测心房动 (AF) 是至关重要的.
- 建议采用个性化的心律监测策略.
- 风险分层分数可以帮助识别可能患有AF的患者.
研究的目的:
- 系统地审查和评估风险评分来预测ESUS患者的AF.
- 评估这些分数的特性,开发,验证和预测性能.
主要方法:
- 在ESUS中对AF预测风险评分的系统文献综述.
- 评价得分特征,开发/验证队列和预测性能 (曲线下的面积 - AUC).
主要成果:
- 确定了11个风险评分,4个经过了外部验证.
- 通常包含的变量是心声波标记和人口统计数据.
- AUC值在0.70至0.94.9之间. 最多得分:解密 (0.94),新诊断的AF (0.87),以及AF-ESUS (0.85). 在这些方面,最多得分是:解密 (0.94),新诊断的AF (0.87),以及AF-ESUS (0.85). 只有AF-ESUS获得了外部验证.
结论:
- 风险分层分数可以指导ESUS后个性化心律监测.
- AF-ESUS评分显示了有希望的预测性能和外部验证.
- 进一步的研究可能会完善这些得分,以获得最佳的临床应用.
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