History of Atrial Fibrillation as a Risk Factor in Patients With Heart Failure and Preserved Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AFib) is common in heart failure (HF) with preserved ejection fraction (HFpEF). Current AFib stroke risk prediction models include the presence of HF but do not specifically include HFpEF as a risk factor. Whether a history of AFib should be used to identify patients with HFpEF who are at risk has not been established. METHODS AND RESULTS: Baseline characteristics and outcomes of patients with HFpEF in the Irbesartan in Heart Failure with Preserved Ejection Fraction Trial were analyzed in relation to AFib. At baseline, 1209 (29.3%) had a history of AFib. Of these 557 (13.5%) had history of AFib alone, whereas 670 (16.2%) had both a history and AFib on ECG; 2901 (70.3%) had neither. There were no significant differences in the risk of stroke between the 2 groups with a history of AFib who did or did not have AFib present on baseline ECG. During a median follow-up of 53 months, a fatal or nonfatal stroke occurred in 6.5% (79/1209) patients with history of AFib compared with 3.9% (114/2901) with no AFib. Having a history of AFib was independently associated with higher risk of stroke (hazard ratio, 2.2; 95% confidence interval, 1.6-3.2; P<0.0001) compared with those with no history of AFib. CONCLUSIONS: In patients with HFpEF, a history of AFib was common and independently associated with increased risk of stroke, regardless of whether AFib was present on ECG. Patients with HFpEF and a history of AFib should be considered at risk. Further studies are needed to determine whether this risk can be safely reduced. CLINICAL TRIAL REGISTRATION URL: http://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT000095238.
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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 | 0,000 | 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 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 ».