Characteristics and outcomes of atrial fibrillation in patients without traditional risk factors: an RE-LY AF registry analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Data on patient characteristics, prevalence, and outcomes of atrial fibrillation (AF) patients without traditional risk factors, often labelled 'lone AF', are sparse. METHODS AND RESULTS: The RE-LY AF registry included 15 400 individuals who presented to emergency departments with AF in 47 countries. This analysis focused on patients without traditional risk factors, including age ≥60 years, hypertension, coronary artery disease, heart failure, left ventricular hypertrophy, congenital heart disease, pulmonary disease, valve heart disease, hyperthyroidism, and prior cardiac surgery. Patients without traditional risk factors were compared with age- and region-matched controls with traditional risk factors (1:3 fashion). In 796 (5%) patients, no traditional risk factors were present. However, 98% (779/796) had less-established or borderline risk factors, including borderline hypertension (130-140/80-90 mmHg; 47%), chronic kidney disease (eGFR < 60 mL/min; 57%), obesity (body mass index > 30; 19%), diabetes (5%), excessive alcohol intake (>14 units/week; 4%), and smoking (25%). Compared with patients with traditional risk factors (n = 2388), patients without traditional risk factors were more often men (74% vs. 59%, P < 0.001) had paroxysmal AF (55% vs. 37%, P < 0.001) and less AF persistence after 1 year (21% vs. 49%, P < 0.001). Furthermore, 1-year stroke occurrence rate (0.6% vs. 2.0%, P = 0.013) and heart failure hospitalizations (0.9% vs. 12.5%, P < 0.001) were lower. However, risk of AF-related re-hospitalization was similar (18% vs. 21%, P = 0.09). CONCLUSION: Almost all patients without traditionally defined AF risk factors have less-established or borderline risk factors. These patients have a favourable 1-year prognosis, but risk of AF-related re-hospitalization remains high. Greater emphasis should be placed on recognition and management of less-established or borderline risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».