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Enregistrement W2709730559 · doi:10.1093/ehjci/eux141.009

P281Baseline characteristics of patients with atrial fibrillation with and without comorbid heart failure: the GLORIA-AF registry

2017· article· en· W2709730559 sur OpenAlexaff
SJ. Dubner, Huisman Mv, HC Diener, Jonathan L. Halperin, KJ Rothman, Ma Cs, Kristina Zint, Lionel Riou França, Shihai Lu, Christine Teutsch, Miney Paquette, GYH Lip

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensBoehringer Ingelheim (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationHeart failureCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On behalf of: GLORIA-AF Investigators Funding Acknowledgements: The study was funded by Boehringer Ingelheim. Introduction: Heart failure (HF) and atrial fibrillation (AF) are among the most common cardiovascular conditions and frequently co-exist. There is ample evidence that AF and HF both have deleterious effects, and together they increase the risk of thromboembolic events more than additively. GLORIA-AF is a global registry programme of newly diagnosed non-valvular AF patients at risk of stroke, consecutively enrolled irrespective of antithrombotic treatment prescribed. Purpose: This analysis of patients enrolled in phase II of GLORIA-AF (which started after approval of dabigatran in the respective countries) aimed to compare baseline characteristics, comorbid diseases and co-medications in the subset with HF vs those without HF (NYHA class II–IV or ejection fraction ≤40%). Methods: Eligible patients were those who completed a baseline visit in phase II. Results: A total of 15,092 patients were included in the full baseline set. After excluding 149 due to missing data, 3647 AF patients were diagnosed with comorbid HF, while 11,296 did not have comorbid HF. There were regional differences in the prevalence of HF: 19.7% in North America, 23.4% in Europe, 27.3% in Asia, 30.3% in the Middle East/South Africa and 32.4% in Latin America. When compared with those without HF, patients with HF were more likely to be symptomatic; have a history of persistent or permanent AF, coronary artery disease or myocardial infarction; and have a CHA2DS2VASc score ≥2. There were no appreciable differences in the proportion of patients ≥75 years, and those with HAS BLED score ≥3 between the two groups (Figure). The use of antihypertensive, HF and antiarrhythmic medications was higher among HF patients: beta blockers (70.5 vs 56.9%, respectively), diuretics (67.4 vs 29.5%), digoxin (22.0 vs 8.0%), other antiarrhythmic drugs (8.9 vs 4.1%), angiotensin-converting enzyme inhibitors (45.1 vs 27.2%) and angiotensin receptor blockers (23.3 vs 24.9%). Overall anticoagulant treatment patterns were similar between patients with and without HF. Anticoagulant treatment was administered to 81.5% of patients with HF (non-vitamin K antagonist [VKA] oral anticoagulants [NOAC] 46.6% and VKA 34.9%) and 79.5% with no HF (NOAC 48.0% and VKA 31.5%) with regional differences. Conclusions: This analysis provides additional insights among newly diagnosed patients with non-valvular AF who have a comorbid diagnosis of HF. Such patients are more likely to have symptomatic and persistent/permanent AF. Regional differences were observed with more patients in Asia, the Middle East and Latin America with an HF diagnosis than counterparts in North America or Europe. Abstract P281 Figure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2017
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