Change in Atrial Fibrillation Burden over Time in Patients with Nonpermanent Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The natural course of atrial fibrillation (AF) is not well defined. We aimed to investigate the change in AF burden over time and its associated risk factors among AF patients. Methods. Fifty-four participants with recently documented paroxysmal or persistent AF were enrolled. Main exclusion criteria were permanent AF or previous catheter ablation for AF. AF burden was calculated as time in AF divided by total recording time using yearly continuous 7-day Holter-ECG recordings. A relative change ≥10% or an absolute change >0.5% in AF burden between two yearly Holter-ECG recordings was considered significant. Results. Mean age was 67 years, 72% were men. The proportion of patients with no recorded AF increased from 53.7% at baseline to 78.6% ( p=0.1 ) after 4 years of follow-up. In 7-day Holter-ECG recordings performed after baseline, 23.7% of participants had a decrease and 23.7% an increase in AF burden. In separate mixed effect models, AF burden over time was associated with prior stroke (β 42.59, 95% CI (23.40; 61.77); p<0.0001 ), BNP (β 0.05, CI (0.02; 0.09); p=0.005 ) end-diastolic (β 0.49, CI (0.23; 0.74); p=0.0003 ) as well as end-systolic (β 0.25, CI (0.05; 0.46); p=0.02 ) left atrial volume, left atrial ejection fraction (β −0.43, CI (−0.76;−0.10); p=0.01 ), E-wave (β 36.67, CI (12.96; 60.38); p=0.003 ), and deceleration time (β −0.1, CI (−0.16; −0.05); p=0.002 ). In a multivariable model, a history of prior stroke (β 29.87, CI (2.61; 57.13); p=0.03 ) and BNP levels (β 0.05, CI (0.01; 0.08); p=0.007 ) remained significantly associated with AF burden. Conclusions. Few patients with paroxysmal or persistent AF have AF episodes on yearly 7-day Holter-ECG recordings, and AF progression is rare. AF burden was independently associated with a history of prior stroke and BNP levels.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».