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Enregistrement W2779745028 · doi:10.1161/circep.117.005222

Age of First Arrhythmic Event in Brugada Syndrome

2017· article· en· W2779745028 sur OpenAlexfundno aff
Anat Milman, Antoine Andorin, Jean‐Baptiste Gourraud, Frédéric Sacher, Philippe Mabo, Sung‐Hwan Kim, Shingo Maeda, Yoshihide Takahashi, Tsukasa Kamakura, Takeshi Aiba, Giulio Conte, Jyh‐Ming Jimmy Juang, Eran Leshem‐Rubinow, Michael Rahkovich, Aviram Hochstadt, Yuka Mizusawa, Pieter G. Postema, Elena Arbelo, Zhengrong Huang, Isabelle Denjoy, Carla Giustetto, Yanushi D. Wijeyeratne, Carlo Napolitano, Yoav Michowitz, Ramón Brugada, Rubén Casado-Arroyo, Jean Champagne, Leonardo Calò, Georgia Sarquella‐Brugada, Jacob Tfelt‐Hansen, Silvia G. Priori, Masahiko Takagi, Christian Veltmann, Pietro Delise, Domenico Corrado, Elijah R. Behr, Fiorenzo Gaïta, Gan‐Xin Yan, Josép Brugada, Antoine Leenhardt, Arthur A.M. Wilde, Pedro Brugada, Kengo Kusano, Kenzo Hirao, Gi‐Byoung Nam, Vincent Probst, Bernard Belhassen

Notice bibliographique

RevueCirculation Arrhythmia and Electrophysiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Medicine, Catholic University of KoreaInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalCentre Hospitalier Universitaire de NantesXiamen UniversityUniversitat de BarcelonaUniversité Paris DiderotMedizinischen Hochschule HannoverNational Taiwan University HospitalRigshospitaletTokyo Medical and Dental UniversityVrije Universiteit BrusselNational Cerebral and Cardiovascular CenterTel Aviv UniversityUniversità degli Studi di PaviaAcademisch Medisch CentrumNational Taiwan UniversityInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleGentofte HospitalSt George's University Hospitals NHS Foundation TrustUniversità degli Studi di PadovaUniversity of UlsanUniversiteit van Amsterdam
Mots-clésMedicineBrugada syndromeInternal medicineCardiologySudden cardiac death

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Data on the age at first arrhythmic event (AE) in Brugada syndrome are from limited patient cohorts. The aim of this study is 2-fold: (1) to define the age at first AE in a large cohort of patients with Brugada syndrome, and (2) to assess the influence of the mode of AE documentation, sex, and ethnicity on the age at first AE. Methods and Results A survey of 23 centers from 10 Western and 4 Asian countries gathered data from 678 patients with Brugada syndrome (91.3% men) with first AE documented at time of aborted cardiac arrest (group A, n=426) or after prophylactic implantable cardioverter–defibrillator implantation (group B, n=252). The vast majority (94.2%) of the patients were 16 to 70 years old at the time of AE, whereas pediatric (<16 years) and elderly patients (>70 years) comprised 4.3% and 1.5%, respectively. Peak AE rate occurred between 38 and 48 years (mean, 41.9±14.8; range, 0.27–84 years). Group A patients were younger than in Group B by a mean of 6.7 years (46.1±13.2 versus 39.4±15.0 years; P <0.001). In adult patients (≥16 years), women experienced AE 6.5 years later than men ( P =0.003). Whites and Asians exhibited their AE at the same median age (43 years). Conclusions SABRUS (Survey on Arrhythmic Events in Brugada Syndrome) presents the first analysis on the age distribution of AE in Brugada syndrome, suggesting 2 age cutoffs (16 and 70 years) that might be important for decision-making. It also allows gaining insights on the influence of mode of arrhythmia documentation, patient sex, and ethnic origin on the age at AE.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations104
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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