Effectiveness and safety of atrial fibrillation ablation in females
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Existing data on the effectiveness and safety of atrial fibrillation (AF) ablation in females are limited to studies of small sample size, lacking longer term follow-up or adjustment for potential confounders. METHODS: A total of 6421 patients (2072 females) undergoing a first AF ablation procedure after enrollment in the Chinese Atrial Fibrillation Registry (China-AF) study between August 2011 and December 2017 were analyzed. We evaluated the effectiveness (recurrence of documented [symptomatic or not] atrial tachyarrhythmia (AT)) and the safety (incidence of procedure-related complications) of AF ablation in female patients compared to male patients. Sensitivity analyses based on routine data were also utilized to avoid potential sex differences in reporting of AF symptoms. RESULTS: Females were about 5 years older than males at the time of ablation (mean age 63.4 ± 9.5 vs 58.3 ± 10.8, P < .0001). A higher proportion of female patients had paroxysmal AF (74.3% vs 56.7%, P < .0001), hypertension (69.7% vs 61.3%, P < .0001), and hyperlipidemia (57.2% vs 52.9%, P = .001). Female sex was found to be an independent risk factor of AT recurrence in multivariate analyses (HR = 1.26, 95% CI 1.15-1.38, P < .0001). These findings were confirmed in sensitivity analyses using only Holter data. Female sex was also associated with a higher risk of periprocedural complications after adjustment for baseline variables (OR = 1.41, 95% CI 1.03-1.94, P = .03). CONCLUSIONS: Female sex is an independent risk factor of AT recurrence and periprocedural complications after AF ablation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».