Potential Clinical Correlates and Risk Factors for Interatrial Block
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interatrial block (IAB; P wave > or =110 ms) denotes a conduction delay between the atria, is strongly associated with atrial tachyarrhythmias, left atrial enlargement, left atrial electromechanical dysfunction, and is a risk for embolism. Despite this, potential risk factors for IAB have not been clearly defined. METHODS: Patients admitted via the Emergency Department for nonacute medical reasons to the nontelemetry general medical floors of a tertiary care general hospital from October to November 2004 were screened for sinus rhythm on electrocardiograms. Four hundred and four patients who met our criteria were then evaluated for IAB on respective electrocardiograms. All patients were subsequently compared for common diseases as well as coronary artery disease (CAD) risk factors and divided into two groups, those with IAB and those without (control). Mean age +/- standard deviation, odds ratios (ORs), 95% confidence intervals (CIs), r values, and p values were calculated. p values <0.05 were considered statistically significant. RESULTS: From the sample (n = 404), 182 patients had IAB (45%; mean age 64.32 +/- 19.27 years; males 51.6%) while 222 did not (control). CAD (OR 3.150, 95% CI 2.05-4.83; p < 0.001, r = 0.3), hypertension (OR 2.918, 95% CI 1.85-4.60; p < 0.001, r = 0.2), diabetes mellitus (OR 2.542, 95% CI 1.62-3.97; p < 0.001, r = 0.1), and hypercholesterolemia (OR 1.823, 95% CI 1.22-2.74; p = 0.004, r = 0.2) were significant risk factors and correlates for IAB. Multivariate analysis using stepwise linear regression revealed these factors as direct correlates of IAB. CONCLUSION: CAD, hypertension, diabetes mellitus and hypercholesterolemia appear to be risk factors for IAB in general hospital patients admitted for nonacute reasons. Considering the known sequelae of IAB, awareness of its associations with such risk factors could be important for patient risk stratification.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle