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Enregistrement W3207688945 · doi:10.1161/circulationaha.121.055176

Predictors of Atrial Fibrillation Development in Patients With Embolic Stroke of Undetermined Source: An Analysis of the RE-SPECT ESUS Trial

2021· article· en· W3207688945 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensBoehringer Ingelheim (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbolic strokeAtrial fibrillationStroke (engine)BiomarkerStroke riskPredictive valuePredictive value of testsRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A proportion of patients with embolic stroke of undetermined source have silent atrial fibrillation (AF) or develop AF after the initial evaluation. Better understanding of the risk for development of AF is critical to implement optimal monitoring strategies with the goal of preventing recurrent stroke attributable to underlying AF. The RE-SPECT ESUS trial (Randomized, Double-Blind Evaluation in Secondary Stroke Prevention Comparing the Efficacy and Safety of the Oral Thrombin Inhibitor Dabigatran Etexilate Versus Acetylsalicylic Acid in Patients With Embolic Stroke of Undetermined Source) provides an opportunity to assess predictors for developing AF and associated recurrent stroke. Methods: RE-SPECT ESUS was a randomized, controlled trial (564 sites, 42 countries) assessing dabigatran versus aspirin for the prevention of recurrent stroke in patients with embolic stroke of undetermined source. Of 5390 patients enrolled and followed for a median of 19 months, 403 (7.5%) were found to develop AF reported as an adverse event or using cardiac monitoring per standard clinical care. Univariable and multivariable regression analyses were performed to define predictors of AF. Results: In the multivariable model, older age (odds ratio for 10-year increase, 1.99 [95% CI, 1.78–2.23]; P <0.001), hypertension (odds ratio, 1.36 [95% CI, 1.03–1.79]; P =0.0304), diabetes (odds ratio, 0.74 [95% CI, 0.56–0.96]; P =0.022), and body mass index (odds ratio for 5-U increase, 1.29 [95% CI, 1.16–1.43]; P <0.001) were independent predictors of AF during the study. In a sensitivity analysis restricted to 1117 patients with baseline NT-proBNP (N-terminal prohormone of brain natriuretic peptide) measurements, only older age and higher NT-proBNP were significant independent predictors of AF. Performance of several published predictive models was assessed, including HAVOC (AF risk score based on hypertension, age ≥75 years, valvular heart disease, peripheral vascular disease, obesity, congestive heart failure, and coronary artery disease) and CHA 2 DS 2 -VASc (stroke risk score based on congestive heart failure, hypertension, age ≥75 years [doubled], diabetes, previous stroke, transient ischemic attack or thromboembolism [doubled], vascular disease, age 65 to 74 years, and sex category [female]) scores, and higher scores were associated with higher rates of developing AF. Conclusions: Besides age, the most important variable, several other factors, including hypertension, higher body mass index, and lack of diabetes, are independent predictors of AF after embolic stroke of undetermined source. When baseline NT-proBNP was available, only older age and elevation of this biomarker were predictive of subsequent AF. Understanding who is at higher risk of developing AF will assist in identifying patients who may benefit from more intense, long-term cardiac monitoring. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT02239120.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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