Incidence and Predictors of Heart Failure in Patients With Atrial Fibrillation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) is a frequent cause of hospitalization and death in patients with atrial fibrillation (AF). Identifying AF patients at risk of HF hospitalization could help select individuals for intensive follow-up and treatment. METHODS: We pooled data from 3 randomized trials (ACTIVE-A, RE-LY, AVERROES) of AF patients, for derivation and internal validation of a risk score for first HF hospitalization. Secondary endpoints were cardiovascular death and a composite of HF hospitalizations and cardiovascular death. RESULTS: In 23,503 patients, the mean age was 71.3 years, and 62% were male. Over a mean follow-up of 2.0 years, 875 patients (3.7%) experienced their first HF hospitalization, and 1037 patients (4.4%) died from cardiovascular causes. Incidence rates per 100 patient-years were 1.85 for HF hospitalizations, 2.15 for cardiovascular death, and 3.71 for the composite. Independent predictors for HF hospitalizations included the following: increased age, weight, heart rate and serum creatinine level, lower height and systolic blood pressure, diabetes, vascular disease, valvular disease, heart rhythm, left ventricular hypertrophy, and intraventricular conduction delay. The C-statistic (95% confidence intervals by bootstrap simulations) was 0.717 (0.705-0.732). At 2 years of follow-up, the incidence rate of the primary outcome increased across risk-score quintiles: 0.49, 0.87, 1.29, 2.44, and 4.51 per 100 patient-years, respectively. Patients in the highest quintile had an absolute risk of 6.8% for the primary endpoint at 2 years. CONCLUSIONS: In a large AF population, new-onset HF was common. A combination of characteristics can identify high-risk patients for whom strategies to prevent HF should be considered.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle