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Enregistrement W2793572290 · doi:10.1371/journal.pone.0191736

Risk factors for heart failure hospitalizations among patients with atrial fibrillation

2018· article· en· W2793572290 sur OpenAlexaff
Lucien Eggimann, Steffen Blum, Stefanie Aeschbacher, Andreas Reusser, Peter Ammann, Paul Erné, Giorgio Moschovitis, Marcello Di Valentino, Dipen Shah, Jürg Schläpfer, Nadine Mondet, Michael Kühne, Christian Sticherling, Stefan Osswald, David Conen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesSt. Jude MedicalMerck Sharp and DohmeSchweizerische HerzstiftungSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungBoehringer IngelheimSanofiBayerUniversität BaselBristol-Myers SquibbDaiichi-SankyoPfizerLivaNovaBoston Scientific CorporationNational Science Foundation
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationInternal medicineHeart failureCardiologyBody mass indexBlood pressureCohortPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with atrial fibrillation (AF) have an increased risk for the development of heart failure (HF). In this study, we aimed to detect predictors of HF hospitalizations in an unselected AF population. METHODS: The Basel Atrial Fibrillation Cohort Study is an ongoing observational multicenter cohort study in Switzerland. For this analysis, 1193 patients with documented AF underwent clinical examination, venous blood sampling and resting 12-lead ECG at baseline. Questionnaires about lifestyle and medical history were obtained in person at baseline and during yearly follow-up phone calls. HF hospitalizations were validated by two independent physicians. Cox regression analyses were performed using a forward selection strategy. RESULTS: Overall, 29.8% of all patients were female and mean age was 69 ±12 years. Mean follow-up time was 3.7 ±1.5 years. Hospitalization for HF occurred in 110 patients, corresponding to an incidence of 2.5 events per 100 person years of follow-up. Independent predictors for HF were body mass index (HR 1.40 [95%CI 1.17; 1.66], p = 0.0002), chronic kidney disease (2.27 [1.49; 3.45], p = 0.0001), diabetes mellitus (2.13 [1.41; 3.24], p = 0.0004), QTc interval (1.25 [1.04; 1.49], p = 0.02), brain natriuretic peptide (2.19 [1.73; 2.77], p<0.0001), diastolic blood pressure (0.79 [0.65; 0.96], p = 0.02), history of pulmonary vein isolation or electrical cardioversion (0.54 [0.36; 0.80], p = 0.003) and serum chloride (0.82 [0.70; 0.96], p = 0.02). CONCLUSIONS: In this unselected AF population, several traditional cardiovascular risk factors and arrhythmia interventions predicted HF hospitalizations, providing potential opportunities for the implementation of strategies to reduce HF among AF patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
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