P3569Impact of body mass index in newly diagnosed atrial fibrillation in the GARFIELD-AF registry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To analyze the association of body mass index (BMI) with comorbidities and outcomes of patients with newly diagnosed atrial fibrillation (AF) and ≥1 stroke risk factor. Methods: 28,628 patients were enrolled from Mar 2010 to Oct 2014 in the prospective GARFIELD-AF registry. BMI data were available for 22,541 patients, stratified as: underweight (3.2%), normal (25.3%), overweight (40.2%), obese (20.1%), and morbidly obese (11.1%). Results: Increasing BMI was associated with younger age and higher rates of hypertension, hypercholesterolemia, type 2 diabetes, coronary artery disease, and CHF. Underweight patients had the highest prevalence of prior stroke/TIA, bleeding, and moderate-to-severe CKD (Table). The proportion of patients with NYHA class III/IV CHF was similar in both morbidly obese and underweight patients. Obese (vs underweight) patients were more likely to receive oral anticoagulants (67.2% vs 53.2%). Crude 2-yr all-cause mortality per 100 person-years (95% CI) was 8.71 (7.20, 10.53) in underweight, 4.50 (4.10, 4.93) normal, 3.13 (2.77, 3.53) obese, and 2.88 (2.35, 3.53) in the morbidly obese (BMI 35-<40 kg/m2). The poorer outcomes in underweight patients persisted after adjustment for baseline factors (figure). Half of deaths in the underweight vs 36.2% in patients with BMI ≥40 kg/m2 were due to non-cardiovascular events.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».