Enalapril Decreases the Incidence of Atrial Fibrillation in Patients With Left Ventricular Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is frequently encountered in patients with heart failure (HF) and is also a predictor of morbidity and mortality in this population. Recent experimental studies have shown electrical and structural atrial remodeling with increased fibrosis in animals with HF and have suggested a preventive effect of ACE inhibitors (ACEi) on the development of AF. To verify the hypothesis that ACEi prevent the development of AF in patients with HF, we conducted a retrospective analysis of the patients from the Montreal Heart Institute (MHI) included in the Studies Of Left Ventricular Dysfunction (SOLVD). METHODS AND RESULTS: Clinical charts were reviewed and serial ECGs interpreted by a single cardiologist blinded to drug allocation. Patients with AF or flutter on the baseline ECG were excluded. Baseline characteristics were obtained from the SOLVD databases. The mean follow-up was 2.9+/-1.0 years. Of the 391 patients randomly assigned at MHI, 374 were in sinus rhythm at the time of random assignment, with 186 taking enalapril and 188 taking placebo. Baseline characteristics were similar in the two groups except for a higher incidence of previous myocardial infarction in the enalapril group. Fifty-five patients had AF during the follow-up: 10 (5.4%) in the enalapril group and 45 (24%) in the placebo group (P<0.0001). By Cox multivariate analysis, enalapril was the most powerful predictor for risk reduction of AF (hazard ratio, 0.22; 95% CI, 0.11 to 0.44; P<0.0001). CONCLUSIONS: Treatment with the ACEi enalapril markedly reduces the risk of development of atrial fibrillation in patients with left ventricular dysfunction.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».