Glomerular filtration rate: A prognostic marker in atrial fibrillation—A subanalysis of the AntiThrombotic Agents Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Objective An increased cardiovascular mortality and morbidity has been widely reported in patients with atrial fibrillation (AF). In this study, a subanalysis of the AntiThrombotic Agents Atrial Fibrillation (ATA‐AF) is performed with the aim to evaluate estimated glomerular filtration rate (eGFR) as an independent prognostic marker of cardiovascular mortality and morbidity in patients with AF. Methods and Results The ATA‐AF study enrolled 7148 patients with AF, in 360 Italian centers. The eGFR was calculated from data reported in patient notes or hospital database. This post‐hoc analysis included 1097 AF patients with eGFR data available and 1‐year clinical follow‐up. The endpoint was assessed as cardiovascular mortality and/or hospital admission for cardiovascular causes at follow‐up. Patients were also divided in two groups according to the eGFR (<60 and ≥60 mL/min/1.73 m 2 ). The Kaplan‐Meyer curve for the mentioned endpoint showed a higher endpoint incidence in the group of patient with eGFR below 60 mL/min/1.73 m 2 ( P < 0.001). Using multivariate analysis (Cox regression), a trend toward a higher rate of occurrence of the primary endpoint was observed for eGFR below 60 mL/min/1.73 m 2 without reaching the conventional level of statistical significance (hazard ratio [HR] 1.40; 95% confidence interval [CI] 0.99‐1.99; P = 0.0572). When eGFR was included in the analysis as continuous variable a significant correlation was observed with the combined endpoint at the Cox regression (HR 0.99, 95% CI 0.98‐0.99, P = 0.04). Conclusion The result of this post‐hoc analysis indicates that an impaired eGFR is independently associated with worse prognosis among patients with AF.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».