Atrial fibrillation and risk of cardiovascular events and mortality in patients with symptomatic peripheral artery disease: A meta‐analysis of prospective studies
Notice bibliographique
Résumé
Background Atrial fibrillation (AF) is associated with adverse outcomes in terms of survival and morbidity. Peripheral artery disease (PAD) and AF share several common risk factors and often coexist. Whether AF has a prognostic role in patients with PAD has not been extensively studied. Hypothesis AF is associated with major adverse cardiac events (MACE) and mortality in symptomatic PAD patients. Methods Using MEDLINE and Scopus, we searched for studies published before December 2016 that evaluated cardiovascular outcomes based on the presence/absence of AF in a prospective manner with a follow‐up period of ≥12 months. The outcomes were reported using a random‐effects model, and heterogeneity was assessed using the I 2 statistic. Sensitivity analyses were performed to test the contribution of each study to the overall results. Results Six prospective studies (Newcastle‐Ottawa score range, 7–9) with 14 656 patients were included in the final analysis (age range, 66–70 years; median follow‐up, 1.4 years). Our pooled analysis found a significant association between AF and mortality (odds ratio: 2.52, 95% confidence interval: 1.91‐3.34, I 2 = 32.6%), without evidence of publication bias ( P = 0.63). Meta‐analysis showed a significant impact of AF on MACE (odds ratio: 2.54, 95% confidence interval: 1.78‐3.63, I 2 = 74.3%), without detected publication bias ( P = 0.08). Conclusions AF is associated with increased risk of mortality and MACE in symptomatic PAD.
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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 | 0,019 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,065 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».