A Population-Based Study of Unexplained/Lone Atrial Fibrillation: Temporal Trends, Management, and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundPrevious studies on lone/unexplained atrial fibrillation and atrial flutter (AF) did not exclude patients with contemporary secondary AF triggers. We characterized unexplained AF using a strict definition, and compared it to secondary AF.MethodsIn this population-based study, unexplained AF was defined by the lack of any identifiable triggering medical/surgical diagnosis. Comparisons by AF type (unexplained vs secondary), age-of-onset (≤ / > 65 years), and sex were undertaken. Data were acquired by linking 6 population databases maintained by the Alberta Ministry of Health over a 9-year period (April 2006 to March 2015). The primary composite outcome of stroke, transient ischemic attack, thromboembolism, and/or death was assessed.ResultsThere were 33,150 incident AF diagnoses identified, including 1145 patients (3.5%) with unexplained AF, 931 (81.2%) of whom were aged ≤ 65 years (2.8% of diagnoses, and 79% male). Patients with unexplained AF less often received rate/rhythm-control drugs (P < 0.0001), but they more often underwent electrical cardioversion (P < 0.0001) vs secondary AF patients. Men were younger at unexplained AF diagnosis (45 [interquartile range: 34-59] vs 58 [interquartile range: 40-69] years; P < 0.001). After adjusting for age at diagnosis, there were no sex-based differences in the primary outcome. Event-free survival in young unexplained AF (age ≤ 65 years) was 99.4% at 1 year and 98.3% at 3 years. At 3 years, hospitalization(s)/emergency visit(s) for noncardiovascular reasons and for AF occurred in 56.6% and 23.8% of these patients, respectively.ConclusionsUsing a strict contemporary definition of unexplained AF, this study shows that the condition is rare, predominantly male, and has excellent event-free survival. However, the high rate of acute hospital utilization after diagnosis is concerning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».