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Enregistrement W3036992015 · doi:10.1093/europace/euaa162.269

74Subclinical atrial fibrillation before and after acute medical illness or noncardiac surgery: insights from ASSERT

2020· article· en· W3036992015 sur OpenAlexaff
William F. McIntyre, J Wang, Stuart J. Connolly, Alexander P. Benz, David Conen, P.J. Devereaux, Jorge Wong, Emilie P. Belley‐Côté, Stefan H. Hohnloser, Alessandro Capucci, Chu‐Pak Lau, Michael R. Gold, Richard Whitlock, Jeff S. Healey

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubclinical infectionAtrial fibrillationInternal medicineMedical illnessCardiologyMedical historyEmergency medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract OnBehalf ASSERT Investigators Background Atrial fibrillation (AF) is frequently detected perioperatively or during acute medical illness. It is unclear if such AF is reversible and unlikely to recur, or is a manifestation of paroxysmal AF. Objective To compare the prevalence of pacemaker-detected, subclinical AF (atrial rate >190 bpm) before and after hospitalization for noncardiac surgery or medical illness in patients without a history of clinical AF. Methods ASSERT enrolled patients who were >65 years old and had hypertension but no known AF. Pacemakers and defibrillators recorded episodes of subclinical AF. We identified participants who were hospitalized for noncardiac surgery or medical illness, and created heart rhythm profiles, centred on the day of hospitalization. We compared the prevalence of subclinical AF before and after hospitalization. We blanked the 30 days before hospitalization, because of uncertainty in defining the precise onset of illness. Results Among 2580 patients, 436 had a documented surgical or medical hospitalization. In the 30 days following a first hospitalization, 43 patients (9.9%) had >1 episode of >6 minutes of subclinical AF; 20 (4.6%) had >6 hours and 13 (3%) had >24 hours. A higher proportion of patients had >1 episode of subclinical AF >6 minutes in the 30 days following a first surgical or medical hospitalization, as compared to the period between 30 and 60 days before hospitalization (9.9% versus 4.4%, P < 0.001). There was no significant difference when comparing 0-90 days after hospitalization to 30-120 days before (13.7% versus 10.6%, P = 0.1). Similar results were observed for the same comparisons with episodes >6 hours (4.6% versus 2.3%, P = 0.03 and 5.9% versus 5.6%, P = 0.8, respectively). The majority of patients with subclinical AF in the 30 days following hospitalization had at least one episode of subclinical AF of the same duration in the 6 months prior (50% for episodes >6 minutes; 69% for >6 hours and 60% for >24 hours). Those who did have subclinical AF in the 30 days following hospitalization were more likely to have had subclinical AF in the past 6 months than those who did not (OR 7.2 95%CI 3.2-15.8 for episodes >6 minutes; OR 32.6, 95%CI 10.3-103.4 for >6 hours and OR 36.3 95%CI 9.0-146.0 for >24 hours). Conclusions The prevalence of subclinical AF increased following hospitalization for noncardiac surgery or medical illness. However, most patients with subclinical AF following hospitalization had previously experienced similar episodes, particularly those with longer episodes of subclinical AF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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