Activity levels influence frequency of premature atrial contractions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Frequent premature atrial contractions (PACs) are associated with substantially increased risk of atrial fibrillation (AF) and stroke, but PAC count varies substantially day-to-day. With the emergence of potential therapies for primary prevention of AF reliable estimation of PAC frequency is increasingly relevant, as is an understanding of PAC determinants. Purpose To determine the effect of daily activity and heart rate on an individuals' daily PAC count. Methods We included a random sample of patients 18–85 years without AF who recorded an ambulatory ECG for 7–31 days in the U.S.A during 2019 using a full-disclosure mobile cardiac telemetry device, and who had ≥500PACs on at least one recording day. PACs were algorithmically detected and manually verified. PAC count and activity was sampled for each individual and each recording day during daytime (06–22h). The effect of activity on daily PAC count was assessed in a negative binomial regression model including age, sex and with a random effect for individual, to account for confounding due to inter-individual differences. Results The study population consisted of 2,094 patients, of which 48% were men (Fig 1). Mean time spent in activity was 32% (standard deviation (SD 10%) for men and women 31% (SD 10%) for women (Fig 2). The median PAC count was 592 (inter-quartile range 1280). Beyond age, sex and intra-individual differences PAC frequency was determined by activity levels, (intercept 629 PACs; incidence rate ratio per 10 minute increase in activity 1.03, p<0.0001). A 1-hour increase in daily activity was associated with a 20% increase in daily PACs count. Conclusions Physical activity is associated with increased PACs counts, implying both that a reliable diagnosis of PAC frequency needs to be conducted during a person's habitual level of activity and that PAC frequency is modifiable. In-hospital assessments of PACs while patients are mainly inactive may underestimate PAC frequency. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Foundation. Main funding source(s): the Swedish Society For Medical Researchthe Swedish Heart and Lung Foundation Age and sex distributionActivity levels by sex
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».