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자료유형
학술저널
저자정보
이정명 (경희대학교 의과대학 내과학교실) 김태훈 (연세대학교) 박진규 (한양대학교 의과대학 내과학교실) 정보영 (연세대학교) 최의근 (서울대학교 의과대학 내과학교실)
저널정보
대한내과학회 대한내과학회지 대한내과학회지 제96권 제2호
발행연도
2021.4
수록면
76 - 84 (9page)
DOI
https://doi.org/10.3904/kjm.2021.96.2.76

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Atrial fibrillation (AF) is a strong risk factor for embolic stroke. In patients with AF, optimal anticoagulation therapy, administered according to the stroke risk scoring system, can effectively reduce the stroke risk. However, AF episodes are frequently asymptomatic, with a significant number of them detected after a stroke event. Therefore, the early detection of subclinical AF and the subsequent administration of optimal oral anticoagulation therapy is expected to reduce the risk of stroke. However, this strategy requires more effective screening for the detection of AF in the asymptomatic stage, which accounts for the recent research interest in silent/subclinical AF. Today, the widespread use of cardiac implantable electronic devices and wearable rhythm monitors has enabled the detection of atrial high-rate episodes/subclinical AF in a substantial number of patients. The risk of stroke appears to be related to the duration of this phenomenon. Subclinical AF increases the risk of stroke, but generally not as much as clinical AF, but whether long-term anticoagulation therapy is required in patients with subclinical AF is unclear. Here we review existing data on the epidemiology, clinical significance, and suggest guidelines on management of subclinical AF and the optimal screening strategies aimed at its detection.
#Atrial fibrillation #Atrial high rate episode #Subclinical atrial fibrillation #Mass screening #Wearable electronic devices

목차

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Li KHC / 2019 / The current state of mobile phone apps for monitoring heart rate, heart rate variability, and atrial fibrillation: narrative review / JMIR Mhealth Uhealth 7:e11606 google schola Bumgarner JM / 2018 / Smartwatch algorithm for automated detection of atrial fibrillation / J Am Coll Cardiol 71:2381~2388 google schola Wasserlauf J / 2019 / Smartwatch performance for the detection and quantification of atrial fibrillation / Circ Arrhythm Electrophysiol 12:e006834 google schola Attia ZI / 2019 / An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm : a retrospective analysis of outcome prediction / Lancet 394:861~867 google schola Turakhia MP / 2019 / Rationale and design of a large-scale, app-based study to identify cardiac arrhythmias using a smartwatch : The Apple Heart Study / Am Heart J 207:66~75 google schola

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