Is Heart Rate a Risk Marker in Patients with Chronic Heart Failure and Concomitant Atrial Fibrillation? Results from the MAGGIC Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the relationship between heart rate and survival in patients with heart failure (HF) and coexisting atrial fibrillation (AF). METHODS AND RESULTS: Patients with AF included in the Meta-analysis Global Group in Chronic Heart Failure (MAGGIC) meta-analysis were the main focus of this analysis (3259 patients from 17 studies). The outcome was all-cause mortality at 3 years. Heart rate was analysed as a categorical (tertiles; T1 ≤77 b.p.m., T2 78-98 b.p.m., T3 ≥98 b.p.m.) and continuous variable. Cox proportional hazard models were used to compare the risk of all-cause death between tertiles of baseline heart rate. Patients in the highest tertile were more often female, less likely to have an ischaemic aetiology or diabetes, had a lower ejection fraction but higher blood pressure and New York Heart Association (NYHA) class. Higher heart rate was associated with higher mortality in patients with sinus rhythm (SR) but not in those in AF. In patients with heart failure and reduced ejection fraction (HF-REF) and AF, death rates per 100 patient years were lowest in the highest heart rate tertile (T1 18.9 vs. T3 15.9) but this difference was not statistically significant (P = 0.10). In patients with heart failure and preserved ejection fraction (HF-PEF), death rates per 100 patient years were highest in the highest heart rate tertile (T1 14.6 vs. T3 16.0, P = 0.014). However, after adjustment for other important prognostic variables, higher heart rate was no longer associated with higher mortality in HF-PEF (or HF-REF). CONCLUSIONS: In this meta-analysis of patients with HF, heart rate does not have the same prognostic significance in patients in AF as it does in those in SR, irrespective of ejection fraction or treatment with beta-blocker.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».