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Enregistrement W3110396450 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.0490

The effect of body mass index on clinical outcomes in patients with newly diagnosed atrial fibrillation in the GARFIELD-AF registry

2020· article· en· W3110396450 sur OpenAlexaff
C J F Camm, A. John Camm, Saverio Virdone, Jean‐Pierre Bassand, David Fitzmaurice, Keith A.A. Fox, Samuel Z. Goldhaber, Shinya Goto, Sylvia Haas, Alexander G.G. Turpie, Freek W.A. Verheugt, Frank Misselwitz, Gloria Kayani, Karen S. Pieper, A. K. Kakkar

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationBody mass indexUnderweightHazard ratioInternal medicineHeart failureObesity paradoxProportional hazards modelConfoundingStroke (engine)Risk factorObesityOverweightCardiologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Higher body mass index (BMI) is associated with a higher risk of atrial fibrillation (AF). However, previous evidence has suggested an inverse association between BMI and risk of AF outcomes. Purpose To explore the association between BMI and outcomes in those with newly diagnosed AF in the GARFIELD-AF registry. Methods GARFIELD-AF is an international registry of consecutively recruited patients aged ≥18 years with newly diagnosed AF and ≥1 stroke risk factor. Data were collected prospectively on 52,080 patients. Participants with missing or extreme BMI values and those without two-year follow-up were excluded. Cox proportional hazard models were used to estimate the effect of BMI on the risk of outcomes. Models were adjusted for age, sex, ethnicity, smoking, alcohol, and ≥moderate chronic kidney disease. Where appropriate participants were divided into groups based on BMI. Restricted cubic splines were used to assess non-linear relationships. Results BMI and outcome data were available for 40,495 patients. Those with higher BMI were generally younger, and more likely to have pre-existing hypertension, diabetes, or vascular disease (Table). Underweight patients received anticoagulation less often than those in other groups (60.3% vs 67.9%, respectively). During follow-up, 2,801 participants (6.9%) died and 603 (1.5%) had new/worsening heart failure. Following adjustment for potential confounders, a U-shaped relationship was seen between BMI and all-cause mortality and new/worsening heart failure (Figure). For all-cause mortality, the lowest risk was at 30kg/m2. Below this level, there was an 8% higher risk of mortality (95% confidence interval (CI) 6 to 9%) per 1kg/m2 lower BMI. Above 30kg/m2, there was a 5% higher risk of mortality per 1kg/m2 higher BMI (95% CI 4 to 7%). For new/worsening heart failure, the lowest risk was at 25kg/m2. Above this level, 1kg/m2 higher BMI was associated with an 5% higher risk (95% CI 13 to 6%). Conclusions BMI was an important risk factor for both all-cause mortality and new/worsening heart failure in AF. Those at both extremes of BMI are at higher risk. BMI and selected outcomes Funding Acknowledgement Type of funding source: Private company. Main funding source(s): The GARFIELD-AF registry is funded by an unrestricted research grant from Bayer AG.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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