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.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».