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Enregistrement W4200375953 · doi:10.1186/s12933-021-01423-2

Association of diabetes with atrial fibrillation types: a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W4200375953 sur OpenAlexaboutno aff
Fadi Alijla, Chepkoech Buttia, Tobias Reichlin, Salman Razvi, Beatrice Minder, Matthias Wilhelm, Taulant Muka, Oscar H. Franco, Arjola Bano

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicineDiabetes mellitusAtrial fibrillationType 2 diabetesObservational studyPopulationSystematic reviewPublication biasCardiologyMEDLINEEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Atrial fibrillation (AF) is a common arrhythmia classified as paroxysmal and non-paroxysmal. Non-paroxysmal AF is associated with an increased risk of complications. Diabetes contributes to AF initiation, yet its role in AF maintenance is unclear. We conducted a systematic review and meta-analysis to summarize the evidence regarding the association of diabetes with AF types. Methods We searched 5 databases for observational studies investigating the association of diabetes with the likelihood of an AF type (vs another type) in humans. Study quality was evaluated using the Newcastle–Ottawa Scale. Studies classifying AF types as paroxysmal (reference) and non-paroxysmal were pooled in a meta-analysis using random effects models. Results Of 1997 articles we identified, 20 were included in our systematic review. The population sample size ranged from 64 to 9816 participants with mean age ranging from 40 to 75 years and percentage of women from 24.8 to 100%. The quality of studies varied from poor (60%) to fair (5%) to good (35%). In the systematic review, 8 studies among patients with AF investigated the cross-sectional association of diabetes with non-paroxysmal AF (vs paroxysmal) of which 6 showed a positive association and 2 showed no association. Fourteen studies investigated the longitudinal association of diabetes with “more sustained” AF types (vs “less sustained”) of which 2 showed a positive association and 12 showed no association. In the meta-analysis of cross-sectional studies, patients with AF and diabetes were 1.31-times more likely to have non-paroxysmal AF than those without diabetes [8 studies; pooled OR (95% CI), 1.31 (1.13–1.51), I 2 = 82.6%]. The meta-analysis of longitudinal studies showed that for patients with paroxysmal AF, diabetes is associated with 1.32-times increased likelihood of progression to non-paroxysmal AF [five studies; pooled OR (95% CI), 1.32 (1.07–1.62); I 2 = 0%]. Conclusions Our findings suggest that diabetes is associated with an increased likelihood of non-paroxysmal AF rather than paroxysmal AF. However, further high quality studies are needed to replicate these findings, adjust for potential confounders, elucidate mechanisms linking diabetes to non-paroxysmal AF, and assess the impact of antidiabetic medications on AF types. These strategies could eventually help decrease the risk of non-paroxysmal AF among patients with diabetes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,016
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,259 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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