Although non-stroke outcomes are more common, stroke risk scores can be used for prediction in patients with atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background We investigated whether cardiovascular outcome patterns differ across atrial fibrillation (AF) subgroups defined by age, valvular status, newly diagnosed vs. prevalent cases, or anticoagulation status, and whether stroke risk models can accurately predict non-stroke outcomes. Methods and results We performed a retrospective cohort study of all 147,952 adults with AF in Alberta, Canada between January 2008 and March 2014: 23,095 (15.6%) had at least one thromboembolic event (stroke, TIA, or systemic embolism) and 52,618 (35.6%) had a non-stroke major adverse cardiovascular events (NS-MACE = all-cause mortality, new heart failure, new acute coronary syndrome) during follow-up (median 46 months). NS-MACE were 2–3 times more frequent than stroke in all subgroups. Newly diagnosed patients had higher rates of all outcomes in the first year than those with prevalent AF (and those with valvular AF had the highest rates): incident vs. prevalent NS-MACE rates per 100 patient years were 53.1 vs. 23.2 for anticoagulated valvular AF patients, 32.8 vs. 11.0 for non-anticoagulated NVAF patients, and 29.6 vs. 14.6 for anticoagulated NVAF patients. In non-anticoagulated NVAF patients, the stroke risk models exhibited similar accuracy for prediction of NS-MACE as they did for stroke prediction: C-statistics 0.66 [0.66–0.66] vs. 0.67 [0.66–0.68] for ATRIA-STROKE, 0.66 [0.66–0.67] vs. 0.62 [0.61–0.62] for CHADS 2 , and 0.62 [0.61–0.62] vs. 0.52 [0.51–0.52] for CHA 2 DS 2 -VASc. Conclusions Non-stroke cardiovascular outcomes are more common than stroke in all AF subgroups but current stroke risk scores exhibit similar (modest) ability to predict risk for NS-MACE as for stroke, allowing identification of high-risk individuals for intervention.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».