Device-detected atrial fibrillation before and after acute cardiac events: insights from ASSERT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: None. Background Atrial fibrillation (AF) that is first detected concurrently with or shortly after another cardiac event is often thought to be caused by acute cardiac injury, and therefore reversible. Methods ASSERT enrolled patients >65 years old with hypertension and a pacemaker, but without known AF. We evaluated participants who had a cardiac event [angina/myocardial infarction (MI), cardiac catheterization/percutaneous coronary intervention (PCI), cardiac surgery or other (e.g. pericarditis, hypertensive crisis)] and compared the prevalence of device-detected AF before and after these events. Results Among 2580 participants, 178 (6.9%) had at least one cardiac event over a mean 2.5 years of follow-up. In the 30 days following a first cardiac event, the prevalence of device-detected AF >6 min was 12.4% (95% confidence interval [CI] 7.9%-18.1%), which was higher than in the 30 days before the event (12.4% versus 4.5%, P = 0.004) (Figure 1). The prevalence of device-detected AF following the event was comparable across event subtypes (MI: 13.8%, 95%CI 7.9-18.1%; PCI: 6.9%, 95%CI 1.9-16.7%; Surgery: 20.0%, 95%CI 5.7-43.7%; Other: 18.5%, 95%CI 6.3-38.1%). There was a significant association between device-detected AF in the 6 months before a cardiac event and device-detected AF in the 30 days after a cardiac event: odds ratio (OR, adjusted for CHA2DS2-VASc score) for episodes >6 min 7.07 (95%CI 2.07-24.19; P = 0.002); adjusted OR for episodes >24 hours: 11.41 (95%CI 1.47-88.43; p = 0.020). Conclusions Acute cardiac events are associated with an increase in the prevalence of device-detected AF. These episodes are associated with a prior history of device-detected AF. Abstract Figure 1
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».