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Enregistrement W2794996784 · doi:10.1093/eurheartj/ehx504.p4601

P4601Differences in two-year outcomes according to type of atrial fibrillation: results from the GARFIELD-AF registry

2017· article· en· W2794996784 sur OpenAlexaff
Dan Atar, J.‐Y. Le Heuzey, Gabriele Accetta, Jean‐Pierre Bassand, A. John Camm, Ramón Corbalán, Harry Gibbs, Samuel Z. Goldhaber, Shinya Goto, Paul W. Jones, Gloria Kayani, Frank Misselwitz, Janina Stępińska, Alexander G.G. Turpie, A. K. Kakkar

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Atrial fibrillation (AF) burden and type of AF have not been established as major differential predictors of stroke and death. The aim of this work was to analyse outcomes by type of AF and by antithrombotic therapy. Methods: 28,628 adults (≥18 yrs) with nonvalvular AF and ≥1 investigator-defined stroke risk factor were enrolled in the ongoing, prospective GARFIELD-AF registry from 32 countries in Mar 2010–Oct 2014. Patients classified as having paroxysmal (n=10,473, 48.5%), persistent (n=6020, 27.9%), or permanent AF (n=5117, 23.7%) by 4 mos were included in the analysis of baseline characteristics, antithrombotic therapy, and 2yr incidence of outcomes. Results: Patients with permanent AF had slightly higher CHA2DS2-VASc (3.5 vs both 3.1) and HAS-BLED (1.6 vs both 1.4) vs those with paroxysmal or persistent AF, and they were most likely to be ≥75 yrs (48.3% vs 33.6% vs 34.3%). Compared to patients with other AF types, those with paroxysmal AF were less likely to be obese (26.7% vs 30.9% vs 33.2%) or to have LVEF<40% (6.0% vs 12.0% vs 14.4%) or severe HF (NYHA Class III/IV; 25.3% vs 33.0% vs 38.8%), but they were as likely to have history of vascular disease: stroke/transient ischaemic attack 12.2% vs 10.7% vs 13.5%; carotid occlusive disease 2.9% vs 2.8% vs 4.1%; ACS 9.4% vs 8.3% vs 9.6%. Patients with paroxysmal AF were less likely to receive anticoagulant (AC) therapy (±antiplatelets, AP) vs those with persistent or permanent AF and more likely to receive AP only or no antithrombotics (Tab). Compared to patients with paroxysmal AF, those with persistent or permanent AF had higher risks of all-cause mortality, stroke/systemic embolism (SE) and major bleeding. However, only the difference in mortality persisted after adjustment (Fig). Adjusted HRs also showed higher mortality for non-paroxysmal vs paroxysmal AF and for permanent vs paroxysmal/persistent AF (Fig). We found no interaction between type of AF and AC therapy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,196
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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