Prevalence and predictors of atrial fibrillation type among individuals with recent onset of atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Atrial fibrillation (AF) is considered to be a progressive disease, starting with intermittent episodes that progress over time to more sustained events. However, little is known about the prevalence of and predictors for AF type among patients with recent-onset AF. We aimed to address these issues among a selected population of patients with AF. METHODS: The Basel atrial fibrillation cohort (BEAT-AF) study is an ongoing prospective multicentre cohort study among patients with AF. At baseline, we obtained information on the date of AF diagnosis, AF type, comorbidities, medication and lifestyle factors. For this analysis, 486 (31.4%) out of 1550 participants with recent-onset AF (defined as AF duration <24 months) were included. Predictors for AF type (non-paroxysmal vs paroxysmal) were obtained using multivariable adjusted logistic regression models. RESULTS: Mean age was 67 (59-75) years and 136 (28%) were women. Recent-onset paroxysmal AF was observed in 301 (62%) participants, 185 (38%) had non-paroxysmal AF - persistent AF in 148 (30.4%) and permanent AF in 37 (7.6%). In multivariable models, odds ratios for having non-paroxysmal AF around AF diagnosis were 1.03 per year increasing in age (95% confidence interval [CI] 1.01-1.05, p = 0.01); 2.70 (1.5-4.68, p = 0.0004) for history of heart failure; 3.82 (1.05-13.87, p = 0.04) for a history of hyperthyroidism and 1.04 (1.02-1.05, p <0.0001) per beat increase in heart rate. CONCLUSION: We found a substantial proportion of AF patients with the non-paroxysmal form shortly after diagnosis. Predictors for non-paroxysmal AF were increasing age, history of heart failure or hyperthyroidism, and a higher heart rate.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».