Atorvastatin Treatment for Atrial Fibrillation Reduces Serum High-Sensitivity C-Reactive Protein Levels
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether serum hs-CRP levels predict the efficacy of atrial fibrillation (AF) treated with atorvastatin. Bibliographic databases were exhaustively searched for studies relevant to the research topic. Newcastle-Ottawa Scale (NOS) criteria, combined with the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS), were applied for study quality assessment. Our meta-analysis identified seven cohort studies (2006~2013), providing information on the change in serum hs-CRP levels in AF patients receiving atorvastatin therapy. After atorvastatin treatment, hs-CRP level in AF patients decreased significantly (SMD = 1.02, 95% CI: 0.58-1.47, P < 0.001). Subgroup analysis by country and hs-CRP detection methods suggested a negative relationship between atorvastatin treatment and hs-CRP levels among Chinese AF patients (SMD = 1.34, 95% CI: 1.00-1.69, P < 0.001) and by using ELISA method (SMD = 1.11, 95% CI: 0.51-1.71, P < 0.001), but not among Turkish population and using INA method (all P > 0.05). Egger's test showed no publication bias (P = 0.450). hs-CRP was clearly lowered in AF patients treated with atorvastatin, which may be helpful in the choice of statin agents for AF treatment. However, longer follow-ups are necessary to assess the clinical value of lowering hs-CRP in the clinical setting of AF treatment outcomes.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».