Predictors of acute hospital mortality and length of stay in patients with new‐onset atrial fibrillation: a first‐hand experience from a medical emergency team response provider
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) occurs frequently following cardiothoracic surgery and treatment decisions are informed by evidence-based clinical guidelines. Outside this setting there are few data to guide clinical management. AIM: To describe the characteristics, management and outcomes of hospitalised adult patients with new-onset AF. METHODS: The medical emergency team (MET) database was utilised to identify patients who had a 'MET call' activated for tachycardia between 2015 and 2016. Patients with sinus tachycardia, pre-existing AF/atrial flutter or other known tachyarrhythmia were excluded. Primary outcomes were length of hospital stay and in-hospital mortality. RESULTS: New-onset AF was identified in 137 patients: 68 medically managed; 38 non-cardiothoracic post-operative; and 31 cardiothoracic post-operative. Mean age was 74 ± 11.6 years and 72 (53%) were male. Of 79 patients who underwent echocardiography, 80% had left atrial dilatation and 14% had reduced left ventricular ejection fraction (LVEF). Mean length of stay (LOS) was 12 days and in-hospital mortality rate was 11%. On multivariable analysis, the odds of death during acute hospitalisation was 7.4 times higher in patients with heart failure with reduced LVEF (odds ratio 7.4, 95% confidence interval (CI) 1.23-44.8, P = 0.028). Length of acute hospital stay increased by 36% if the duration of AF was longer than 48 h (beta coefficient 0.36, 95% CI -0.015 to 0.74, P = 0.059). CONCLUSION: Left ventricular systolic dysfunction in hospitalised patients with new-onset AF is associated with increased all-cause mortality whereas lower serum potassium levels are associated with an increased LOS. A prospective study is planned to compare outcomes based on in-hospital treatment strategies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».