Temporal Association of Atrial Fibrillation With Cardiac Implanted Electronic Device Detected Heart Failure Status
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study sought to investigate the temporal association between changes in physiologic heart failure (HF) sensors, atrial fibrillation (AF) progression, and clinical HF in patients with cardiac resynchronization therapy implantable defibrillators (CRT-D) designed to monitor AF and HF daily. BACKGROUND: AF is a common comorbidity in HF; however, it is unclear if HF triggers AF, or vice-versa. Current implantable cardiac devices have sensors capable of quantifying HF status, which permits a greater understanding of the impact of AF on HF status and may help guide treatment. METHODS: The MultiSENSE (Multisensor Chronic Evaluation in Ambulatory Heart Failure Patients) study collected multiple sensor data indicative of HF status in patients with CRT-D followed for up to 12 months. Patients were grouped according to their longest daily AF burden: 1) at least 24 hours of AF (HIGH AF); 2) between 6 minutes and 24 hours (MID AF); and 3) <6 minutes (NO AF). Sensor data were aligned to the first qualifying AF event or a randomly selected day for patients in the NO AF group. RESULTS: Among 869 patients with daily AF data available, 98 patients had HIGH AF, 141 patients MID AF, and 630 patients NO AF. At baseline, history of AF, N-terminal pro hormone B-type natriuretic peptide and device-measured S3 were associated with development of AF. HeartLogic index increased before AF onset (Δ HeartLogic = 9.83 ± 2.49; P < 0.001). Multivariable time-dependent Cox regression showed an increased risk for HF events following a 24-hour AF episode compared with no 24-hour AF (hazard ratio: 1.96; 95% confidence interval: 1.03-3.74). CONCLUSIONS: Device-measured HF indicators worsened before AF onset, whereas clinical HF deterioration only became apparent after AF occurred. Thus, the sensitivity of methods to ascertain AF and HF status appear to influence the direction of perceived causality. (Multisensor Chronic Evaluation in Ambulatory Heart Failure Patients [MultiSENSE]; NCT01128166).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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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 ».