Population-Level Sex Differences and Predictors for Treatment With Catheter Ablation in Patients With Atrial Fibrillation and Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Background Current guidelines are relatively general regarding the type of patient with heart failure (HF) who should be considered for catheter ablation (CA) of atrial fibrillation (AF). The aim of the present study was to identify clinical predictors and sex differences for treatment with CA in the AF-HF population. Methods A population-based AF-HF cohort was created using the Quebec administrative data (2000-2017). Patients were followed from the date of diagnosis of both diseases to the date of CA or death. Predictors for CA, represented by time-varying covariates, were assessed in a multivariable Cox model that accounted for the competing risk of death. Results Among 101,931 patients with AF-HF with medication information (median age, 80.7 years; interquartile range [IQR], 73.9-86.3; 51.4% were female, median CHA 2 DS 2 -VASc, 4; IQR, 3-4), only 432 (0.4%) underwent CA after a median of 0.8 years (IQR, 0.1-2.7). Independent of multiple comorbidities and advanced age, which were associated with a lower likelihood of CA, women were approximately half as likely to undergo a CA (26% were women; adjusted hazard ratio, 0.6; 95% confidence interval, 0.4-0.7). Prior use of direct-acting oral anticoagulants and antiarrhythmics, and the presence of an implantable cardioverter-defibrillator were also predictors for CA treatment ( P < 0.05 for all). Conclusion In a real-world population, CA was infrequently used to treat AF among patients with HF, and the likelihood of CA was further reduced in women. Because patients with CA had few comorbidities, future studies need to be conducted to determine whether CA can be beneficial in subjects whose clinical characteristics are more representative of the AF-HF population.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».