1190Lifestyle risk factors for non-valvular atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lifestyle factors, such as smoking, alcohol intake and obesity are common and associated with cardiovascular diseases. Atrial fibrillation (AF) is the most common arrhythmia and is associated with an increased risk of stroke. There is limited information about the association between lifestyle factors and the risk of AF. Objective: Our study aimed to investigate the association between lifestyle factors and the risk of developing non-valvular AF. Methods: We performed a retrospective nested case-control study comparing patients with a first diagnosis of AF with an age- and gender-matched control group without AF. The study population consisted of all patients aged <85 years in the UK Clinical Practice Research Datalink (CPRD) eligible for linkage to the English inpatient and outpatient Hospital Episodes Statistics (HES). Patients with an incident diagnosis of AF (cases) between 1st April 2008 and 31st March 2014 with at least 365 days of observation in the CPRD-HES link were identified. We excluded patients with a previous recording of intake of parenteral or oral anticoagulants, or antiarrhythmic drugs, or a history of AF or irregular heartbeat, cardioversion, cardiac valve disease or valve surgery. For each AF case, up to 5 controls were matched based on year of birth, gender and the day of the respective case's incident AF (index day). Adjusted odds ratios (OR) of the association between lifestyle factors and AF were derived from a conditional logistic regression model and adjusted for age, gender, socioeconomic status, congestive heart failure or left ventricular dysfunction, diabetes, hypertension, hyperthyroidism, hypothyroidism, pneumonia, renal failure, respiratory failure, sleep apnea, stroke or thromboembolism and vascular disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,016 | 0,002 |
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 ».