Pitcher perfect: arrhythmia monitoring at the Munich Oktoberfest
Notice bibliographique
Résumé
This editorial refers to ‘Alcohol consumption, sinus tachycardia, and cardiac arrhythmias at the Munich Octoberfest: results from the Munich Beer Related Electrocardiogram Workup Study (MunichBREW)’†, by S. Brunner et al., on page 2100. Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia worldwide and an important cause of morbidity and mortality.1 A better understanding of the risk factors predisposing to AF and its underlying mechanisms are thus of major public health importance as they may potentially lead to new preventive strategies. Alcohol consumption is known to have profound cardiac effects, both beneficial and deleterious. For example, low to moderate alcohol consumption has been linked to a favourable, inverse relationship with coronary artery disease,2 while a U-shaped relationship has been described with congestive heart failure3 and sudden cardiac death.4 With regards to regular alcohol consumption and new-onset AF, earlier studies suggested a threshold effect.5 However, more recent meta-analyses suggest a linear increase in AF risk across the entire spectrum of alcohol intake. In a recent meta-analysis of prospective studies, each additional unit of alcohol intake was associated with an 8% increased risk of AF.6
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
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 ».