Biomarkers of Inflammation and Risk of Hospitalization for Heart Failure in Patients With Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background Hospitalization for heart failure (HF) is very common in patients with atrial fibrillation (AF). We hypothesized that biomarkers of inflammation can identify patients with AF at increased risk of this important complication. Methods and Results Patients with established AF were prospectively enrolled. Levels of hs‐CRP (high‐sensitivity C‐reactive protein) and interleukin‐6 were measured from plasma samples obtained at baseline. We calculated an inflammation score ranging from 0 to 4 (1 point for each biomarker between the 50th and 75th percentile, 2 points for each biomarker above the 75th percentile). Individual associations of biomarkers and the inflammation score with HF hospitalization were obtained from multivariable Cox proportional hazards models. A total of 3784 patients with AF (median age 72 years, 24% prior HF) were followed for a median of 4.0 years. The median (interquartile range) plasma levels of hs‐CRP and interleukin‐6 were 1.64 (0.81–3.69) mg/L and 3.42 (2.14–5.60) pg/mL, respectively. The overall incidence of HF hospitalization was 3.04 per 100 person‐years and increased from 1.34 to 7.31 per 100 person‐years across inflammation score categories. After multivariable adjustment, both biomarkers were significantly associated with the risk of HF hospitalization (per increase in 1 SD, adjusted hazard ratio [HR], 1.22; 95% CI, 1.11–1.34 for log‐transformed hs‐CRP; adjusted HR, 1.48; 95% CI, 1.35–1.62 for log‐transformed interleukin‐6). Similar results were obtained for the inflammation score (highest versus lowest score, adjusted HR, 2.43; 95% CI, 1.80–3.30; P value for trend <0.001). Conclusions Biomarkers of inflammation strongly predicted HF hospitalization in a large, contemporary sample of patients with AF. Registration URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT02105844.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».