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Enregistrement W2681022005 · doi:10.1161/jaha.117.006036

Early Life Risk Factors for Incident Atrial Fibrillation in the Helsinki Birth Cohort Study

2017· article· en· W2681022005 sur OpenAlexaff
Linda Johnson, Minna K. Salonen, Eero Kajantie, David Conen, Jeff S. Healey, Clive Osmond, Johan G. Eriksson

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNovo Nordisk Fonden
Mots-clésMedicineBody mass indexHazard ratioBirth weightPregnancyGestational ageCohortOffspringCohort studySmall for gestational ageObstetricsGestational diabetesProportional hazards modelInternal medicinePediatricsGestationConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Early life risk factors are associated with cardiometabolic disease, but have not been fully studied in atrial fibrillation ( AF ). There are discordant results from existing studies of birth weight and AF , and the impact of maternal body size, gestational age, placental size, and birth length is unknown. Methods and Results The Helsinki Birth Cohort Study includes 13 345 people born as singletons in Helsinki in the years 1934–1944. Follow‐up was through national registries, and ended on December 31, 2013, with 907 incident cases. Cox regression analyses stratified on year of birth were constructed for perinatal variables and incident AF , adjusting for offspring sex, gestational age, and socioeconomic status at birth. There was a significant U‐shaped association between birth weight and AF ( P for quadratic term=0.01). The lowest risk of AF was found among those with a birth weight of 3.4 kg (3.8 kg for women [85th percentile] and 3.0 kg for men [17th percentile]). High maternal body mass index (≥30 kg/m 2 ) predicted offspring AF ; hazard ratio 1.36 (95% CI 1.07–1.74, P =0.01) compared with normal body mass index (<25 kg/m 2 ). Maternal height was associated with early‐onset AF (<65.3 years), hazard ratio 1.47 (95% CI 1.24–1.74, P <0.0001), but not with later onset AF . Results were independent of incident coronary artery disease, hypertension, or diabetes mellitus. Conclusions High maternal body mass index during pregnancy and maternal height are previously undescribed predictors of offspring AF . Efforts to prevent maternal obesity might reduce later AF in offspring. Birth weight has a U‐shaped relation to incident AF independent of other perinatal variables.

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)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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