Previously Known and Newly Diagnosed Atrial Fibrillation: A Major Risk Indicator After a Myocardial Infarction Complicated by Heart Failure or Left Ventricular Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To characterize the relationship between known and newly diagnosed atrial fibrillation (AF) and the risk of death and major cardiovascular (CV) events in patients with acute myocardial infarction (MI) complicated by heart failure (HF) and/or left ventricular systolic dysfunction (LVSD). METHODS: The VALIANT trial enrolled 14,703 individuals with acute MI complicated by HF and/or LVSD. AF was assessed at presentation and at randomization (median 4.9 days after symptom onset). Primary outcomes were risk of death and major CV events 3 years following acute MI. RESULTS: A total of 1812 with current AF (AF between presentation and randomization), 339 patients with prior AF (history of AF without current AF), and 12,509 without AF were enrolled. Patients with AF were older; had more prior HF, angina, and MI, and received beta-blockers and thrombolytics less often than those without AF. Three-year mortality estimates were 20% in those without AF, 37% with current AF, and 38% with prior AF. Compared with patients without AF, the multivariable adjusted HR of death was 1.25 (1.03-1.52; p=0.03) for prior AF and 1.32 (1.20-1.45; p<0.0001) for current AF. HR for major CV events was 1.15 (0.98-1.35; p=0.08) and 1.21 (1.12-1.31; p<0.0001). CONCLUSION: AF is associated with greater long-term mortality and adverse CV events with acute MI complicated by HF or LVSD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».