Ethnic Differences in Atrial Fibrillation Identified Using Implanted Cardiac Devices
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Atrial fibrillation (AF) is suggested to be less common among black and Asian individuals, which could reflect bias in symptom reporting and access to care. In the Asymptomatic AF and Stroke Evaluation in Pacemaker Patients and the AF Reduction Atrial Pacing Trial (ASSERT), patients with hypertension but no history of AF had AF recorded via an implanted pacemaker or defibrillator, thus allowing both symptomatic and asymptomatic AF incidence to be determined without ascertainment bias. METHODS AND RESULTS: The ASSERT enrolled 2,580 patients in 23 countries in North America, Europe, and Asia. AF was defined as device-recorded AF episodes >190/min, lasting either for >6 minutes or >6 hours in duration. All ethnic groups with >50 patients were enrolled. Ethnic groups studied include Europeans (n = 1900), black Africans (n = 73), Chinese (n = 89), and Japanese (n = 105) patients. Compared to Europeans, black Africans had more risk factors for AF such as heart failure (27.8 vs 14.6%) and diabetes (41.7 vs 26.3%). At 2.5 years follow-up, all 3 non-European races had a lower incidence of AF (8.3%, 10.1%, and 9.5% vs 18.0%, respectively, for AF>6 minutes, P < 0.006). When adjusted for baseline difference, Chinese had a lower incidence of AF > 6 minutes (P < 0.007), and Japanese and black Africans had a lower incidence of AF > 6 hours (P < 0.04 and P = 0.057, respectively). CONCLUSIONS: Black Africans, Chinese, and Japanese had lower incidence of AF compared to Europeans. In the case of black Africans, this is despite an increased prevalence of AF risk factors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».