Advancement in antithrombotics for stroke prevention in atrial fibrillation

2008 ◽  
Vol 22 (2) ◽  
pp. 129-137 ◽  
Author(s):  
Mohammed Haris Umer Usman ◽  
Sabreen Raza ◽  
Shariq Raza ◽  
Michael Ezekowitz
2012 ◽  
Vol 31 (11) ◽  
pp. 826-829
Author(s):  
A. Goette ◽  
P. Kirchhof ◽  
A. Treszl ◽  
K. Wegscheider ◽  
T. Meinertz

ZusammenfassungEs werden die Ergebnisse von Studien sowie die Protokolle laufender „Megastudien“ mit Bezug zum Vorhofflimmer-Netzwerk dargestellt. Bei den abgeschlossenen Studien handelt es sich um die Flecainide Short-Long trial (Flec-SL) und die Angiotensin-II-Rezeptorblocker in Paroxysmal Atrial FibrillationStudie (ANTIPAF). Bei den „Megastudien“ um Studien mit den Kürzeln EAST (Early Treatment of Atrial Fibrillation for Stroke Prevention Trial), CABANA (Catheter Ablation Versus Anti-arrhythmic Drug Therapy for Atrial Fibrillation Trial) und CASTLE-AF (Catheter Ablation versus Standard conventional Treatment in patients with LEft ventricular dysfunction and Atrial Fibrillation). Die Ergebnisse der Studien: Eine präventive Kurzzeittherapie nach Kardio-version ist sinnvoller als der Verzicht auf jegliche Antiarrhythmika-Nachbehandlung. Noch effektiver scheint eine antiarrhythmische Langzeit-Nachbehandlung über sechs Monate zu sein. In der ANTIPAF-Studie zeigte sich, dass bei Patienten mit paroxysmalem Vorhofflimmern (VHF) ohne strukturelle Herzkrankheit der Angiotensinrezeptorblocker Olmesartan nicht in der Lage ist, die Häufigkeit der Anfälle zu reduzieren. Wichtigstes therapeutisches Ziel ist die Verhinderung der Progression von VHF. In der EAST-Studie wird geprüft, ob eine frühzeitig eingeleitete, „aggressive“ Therapie zur Kontrolle des Herzrhythmus eher in der Lage ist, Morbidität und Mortalität von VHF zu senken als die Standardtherapie.


2006 ◽  
Vol 2 (1) ◽  
pp. 98
Author(s):  
Freek W A Verheugt ◽  

2013 ◽  
Vol 11 (9) ◽  
pp. 1105-1114 ◽  
Author(s):  
Connie N Hess ◽  
Sana M Al-Khatib ◽  
Christopher B Granger ◽  
Renato Lopes

Author(s):  
Ningrong Lei ◽  
Murtadha Kareem ◽  
Seung Ki Moon ◽  
Edward J. Ciaccio ◽  
U Rajendra Acharya ◽  
...  

In this paper, we discuss hybrid decision support to monitor atrial fibrillation for stroke prevention. Hybrid decision support takes the form of human experts and machine algorithms working cooperatively on a diagnosis. The link to stroke prevention comes from the fact that patients with Atrial Fibrillation (AF) have a fivefold increased stroke risk. Early diagnosis, which leads to adequate AF treatment, can decrease the stroke risk by 66% and thereby prevent stroke. The monitoring service is based on Heart Rate (HR) measurements. The resulting signals are communicated and stored with Internet of Things (IoT) technology. A Deep Learning (DL) algorithm automatically estimates the AF probability. Based on this technology, we can offer four distinct services to healthcare providers: (1) universal access to patient data; (2) automated AF detection and alarm; (3) physician support; and (4) feedback channels. These four services create an environment where physicians can work symbiotically with machine algorithms to establish and communicate a high quality AF diagnosis.


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