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Enregistrement W3216437086 · doi:10.1161/circ.144.suppl_1.10249

Abstract 10249: Association of Eligibility for a Sodium-Glucose Co-Transporter 2 Inhibitor and Cardiovascular Outcomes in Patients with Atrial Fibrillation

2021· article· en· W3216437086 sur OpenAlexaff
Alireza Oraii, Jeff S. Healey, Sylvanus Fonguh, Jia Wang, Arjun Pandey, David Conen, Stuart J. Connolly

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationPopulationInternal medicineGerontologyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Heart failure (HF) is the leading cause of death in patients with atrial fibrillation (AF). Although sodium-glucose co-transporter 2 inhibitors (SGLT2i) reduce HF in a broad range of populations, they have not been studied specifically in patients with AF. Objective: We aimed to determine the proportion of AF patients who are eligible for an SGLT2i based on co-morbidities, and compare their risk of cardiovascular outcomes to ineligible patients. Methods: We pooled data from two randomized controlled trials (RCTs) of AF patients (RE-LY and ACTIVE-W). Among patients assigned to the anticoagulation arms, those meeting the inclusion criteria from at least one of the large Phase 3 SGLT2i RCTs were included in the “SGLT2i-eligible” and the others in the “SGLT2i-ineligible” group. Eligibility indications were diabetes mellitus + cardiovascular disease (DM+CVD), HF with reduced ejection fraction (HFrEF), and renal disease. We examined a primary outcome of cardiovascular death and hospitalization for HF, and compared study outcomes between SGLT2i-eligible and ineligible groups. Results: A total of 21485 AF patients (mean age: 71.2±8.8, 36.1% women, Median CHA 2 DS 2 -VASc Score = 3, IQR 2-4) met inclusion. The proportion of AF patients eligible for treatment with an SGLT2i was 23.6%, with 8.9%, 22.6%, 9.1% being eligible for Empagliflozin, Dapagliflozin, and Canagliflozin, respectively. Renal disease (17.6%) was the most common eligibility indication, followed by DM+CVD (9.0%) and HFrEF (5.3%). After a median follow-up of 1.9 years, the incidence of cardiovascular death/hospitalization for HF (10.9% vs. 6.3%, p<0.001), cardiovascular death (5.2% vs. 2.4%, p<0.001), hospitalization for HF (6.8% vs. 4.2%, p<0.001), hospitalization for AF (6.7% vs. 5.4%, p<0.001), and thromboembolic events (4.9% vs. 3.9%, p=0.003) was significantly higher in the SGLT2i-eligible than the ineligible group. Conclusion: The majority of AF patients are not eligible for an SGLT2i. Although these patients are lower-risk than eligible patients, they still have high rates of cardiovascular events. RCTs are needed to test the efficacy of SGLT2is in AF patients.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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