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Enregistrement W2089212627 · doi:10.1001/jama.2014.9143

Perioperative Atrial Fibrillation and the Long-term Risk of Ischemic Stroke

2014· article· en· W2089212627 sur OpenAlexafffund
Gino Gialdini, Katherine Nearing, Prashant D. Bhave, Ubaldo Bonuccelli, Costantino Iadecola, Jeff S. Healey, Hooman Kamel

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeBoston Scientific CorporationGenentechHeart and Stroke Foundation of CanadaBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationPerioperativeStroke (engine)Internal medicineCardiologyRetrospective cohort studyCardiac surgeryEmergency medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Clinically apparent atrial fibrillation increases the risk of ischemic stroke. In contrast, perioperative atrial fibrillation may be viewed as a transient response to physiological stress, and the long-term risk of stroke after perioperative atrial fibrillation is unclear. OBJECTIVE: To examine the association between perioperative atrial fibrillation and the long-term risk of stroke. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Retrospective cohort study using administrative claims data on patients hospitalized for surgery (as defined by surgical diagnosis related group codes), and discharged alive and free of documented cerebrovascular disease or preexisting atrial fibrillation from nonfederal California acute care hospitals between 2007 and 2011. Patients undergoing cardiac vs other types of surgery were analyzed separately. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Previously validated diagnosis codes were used to identify ischemic strokes after discharge from the index hospitalization for surgery. The primary predictor variable was atrial fibrillation newly diagnosed during the index hospitalization, as defined by previously validated present-on-admission codes. Patients were censored at postdischarge emergency department encounters or hospitalizations with a recorded diagnosis of atrial fibrillation. RESULTS: Of 1,729,360 eligible patients, 24,711 (1.43%; 95% CI, 1.41%-1.45%) had new-onset perioperative atrial fibrillation during the index hospitalization and 13,952 (0.81%; 95% CI, 0.79%-0.82%) experienced a stroke after discharge. At 1 year after hospitalization for cardiac surgery, cumulative rates of stroke were 0.99% (95% CI, 0.81%-1.20%) in those with perioperative atrial fibrillation and 0.83% (95% CI, 0.76%-0.91%) in those without atrial fibrillation. At 1 year after noncardiac surgery, cumulative rates of stroke were 1.47% (95% CI, 1.24%-1.75%) in those with perioperative atrial fibrillation and 0.36% (95% CI, 0.35%-0.37%) in those without atrial fibrillation. In a Cox proportional hazards analysis accounting for potential confounders, perioperative atrial fibrillation was associated with subsequent stroke both after cardiac surgery (hazard ratio, 1.3; 95% CI, 1.1-1.6) and noncardiac surgery (hazard ratio, 2.0; 95% CI, 1.7-2.3). The association was significantly stronger for perioperative atrial fibrillation after noncardiac vs cardiac surgery (P < .001 for interaction). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Among patients hospitalized for surgery, perioperative atrial fibrillation was associated with an increased long-term risk of ischemic stroke, especially following noncardiac surgery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations350
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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