Blood Pressure and Atrial Fibrillation: A Combined AF‐CHF and AFFIRM Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension is an established risk factor for new-onset atrial fibrillation (AF). However, the relationship between blood pressure and recurrent AF is less well understood. METHODS AND RESULTS: A pooled analysis of patient-level data from AFFIRM and AF-CHF trials was conducted on all 2,715 patients with paroxysmal or persistent AF, 68 ± 8 years, 66% male, randomized to rhythm control and followed for 40.6 ± 16.5 months. We assessed the impact of a baseline systolic blood pressure (SBP; <120 mmHg [N = 1,008], 120-140 mmHg [N = 930], >140 mmHg [N = 777]) on recurrent AF and proportion of time spent in AF. In patients with LVEF >40% (N = 1,719), SBP was not associated with recurrent AF in multivariate regression analyses (P = 0.752). In contrast, in patients with LVEF ≤40% (N = 996), the AF recurrence rate was higher in those with an SBP >140 mmHg compared to 120-140 mmHg (hazard ratio 1.47; 95% CI [1.12-1.93], P = 0.005). The rate of recurrent AF was similar in patients with SBP <120 mmHg compared to 120-140 mmHg (hazard ratio 1.15; 95% CI [0.92-1.43], P = 0.225). Consistently, the proportion of time spent in AF was not influenced by SBP in patients with LVEF >40% (P = 0.645). However, in patients with LVEF ≤40%, the adjusted mean proportion of time spent in AF was 17.2% if SBP was <120 mmHg, 15.4% for SBP 120-140 mmHg, and 24.0% for SBP >140 mmHg (P = 0.025). CONCLUSION: Systolic blood pressure is an important determinant of recurrent AF and overall AF burden in patients with left ventricular dysfunction (LVEF≤40%) but not in those with preserved ventricular function.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».