P4611Risk for adverse outcome events according to paroxysmal vs. non-paroxysmal atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Increasing evidence suggests that sustained forms of atrial fibrillation (AF) are associated with worse outcomes, but long term follow-up data in unselected populations are lacking. In this study, we aimed to assess the risk for adverse events according to AF pattern in a large and unselected cohort of AF patients. Methods: We performed a prospective multicenter observational cohort study of 1540 AF patients. All patients completed questionnaires about personal characteristics and co-morbidities on a yearly basis. AF was classified into paroxysmal and non-paroxysmal AF. All outcomes were centrally validated and included incident hospitalization for congestive heart failure (HF), all-cause mortality and a combined outcome of stroke, myocardial infarction or cardiovascular death (MACE). Multivariable adjusted Cox regression analysis was performed to assess hazard according to AF pattern. Results: Mean age of the population was 69±11 years, paroxysmal AF was observed among 863 (56%) patients and non-paroxysmal among 677 (44%). During a mean follow-up of 3.3±1.4 years, 117, 139 and 150 cases of HF, MACE, and overall deaths occurred, respectively. Compared to patients with paroxysmal AF, patients with non-paroxysmal AF had a higher risk of death or cardiovascular events in age- and sex adjusted models, as shown in the Table. These relationships were substantially attenuated after multivariable adjustment (Table).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».