Reasons for hospitalization and risk of mortality in patients with atrial fibrillation treated with dabigatran or warfarin in the Randomized Evaluation of Long-term Anticoagulation Therapy (RE-LY) trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Hospitalizations are common among patients with atrial fibrillation. This article aimed to analyse the causes and consequences of hospitalizations occurring during the Randomized Evaluation of Long-term Anticoagulation Therapy (RE-LY) trial. METHODS AND RESULTS: The RE-LY database was used to evaluate predictors of hospitalization using multivariate regression modelling. The relationship between hospitalization and subsequent major adverse cardiac events was evaluated in a time dependent Cox proportional-hazard modelling. Of the 18 113 patients in RE-LY, 7200 (39.8%) were hospitalized at least once during a mean follow-up of 2 years. First hospitalization rates were 2312 (39.5%) for dabigatran etexilate (DE) 110, 2430 (41.6%) for DE 150, and 42.6% (N = 2458) for warfarin. Hospitalization was associated with post-discharge death [absolute event rate 9.1% vs. 2.2%; adjusted hazard ratio (HR) 3.6, 95% confidence interval (CI) 3.2-4.0, P < 0.0001], vascular death (adjusted HR 2.9, 95% CI 2.5-3.3, P < 0.0001), and sudden cardiac death (adjusted HR 2.3; 95% CI 1.8-2.9, P < 0.0001). Cardiovascular hospitalization was also associated with an increased risk of post-discharge death (adjusted HR 2.8, 95% CI 2.5-3.2, P < 0.0001), vascular death (adjusted HR 2.8, 95% CI 2.4-3.2, P < 0.0001), and sudden cardiac death (adjusted HR 2.1, 95% CI 1.6-2.7, P < 0.0001) compared with patients not hospitalized for any cardiovascular reason. CONCLUSION: Hospitalizations are associated an increased risk of with death and cardiovascular death in patients with atrial fibrillation.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».