Abstract 189: Identifying Patients at Highest Risk of Developing Atrial Fibrillation and the Role of Remote Prior Stroke: Insights From the REVEAL AF Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Recent trials using insertable cardiac monitors (ICMs) show high rates of atrial fibrillation (AF) in those at risk of developing AF based on demographics. Further identifying subsets who could benefit most from ICMs is desirable. We evaluated if the recently-developed HAVOC risk score which has predicted AF in cryptogenic stroke patients also predicts AF detection by ICMs in those without a recent stroke. Methods: Participants from the prospective REVEAL AF study, which reported frequent clinically unrecognized AF in patients at risk for AF (CHADS 2 scores ≥3 or =2 with ≥1 additional risk factor), with ICM data and not on anti-arrhythmic drugs were included. Ischemic stroke <1 year ago excluded participation. HAVOC scores were calculated using points for hypertension (2), age ≥75 (2), valvular disease (2), vascular disease (1), obesity (1), congestive heart failure (4), and coronary artery disease (2). Prior stroke, an AF outcome, generally not a cause, is not included. Score classification is: low (0-4), intermediate (5-9), or high (10-14). Corresponding AF detection rates were compared via the log-rank test. Results: Among 391 participants, 95 (24%), 241 (62%), and 55 (14%) had low, intermediate, and high HAVOC scores, respectively. At 18 months, AF incidence was significantly less for those with low (19.5%) vs intermediate (32.1%) or high (34.2%) scores (p=0.045, Figure). At 18 months, AF incidence was similar among those with (n=79) vs. without (n=312) a history of remote stroke (27.1% vs. 29.9%; p>0.05, median time from stroke to ICM insertion=4 years). Conclusions: The HAVOC risk score identified a subset of high risk individuals at greatest risk of developing AF. AF incidence rates were similar among those with and without prior remote stroke. Remote strokes may not be a strong predictor of AF in this population. HAVOC scores could be a useful approach to identify those at high likelihood of manifesting AF, as best documented by long-term monitoring.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».