MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280610527 · doi:10.1093/eurheartj/suac011.065a

C67A BLITZ-AF CANCER REGISTRY: BASELINE CHARACTERISTICS OF PATIENTS WITH ATRIAL FIBRILLATION AND CANCER

2022· article· en· W4280610527 sur OpenAlexaff
Michele Massimo Gulizia, Pietro Ameri, Marco Alings, Rónán Collins, Leonardo De Luca, Marcello Di Nisio, Gianna Fabbri, Domenico Gabrielli, Stefan Janssens, Aldo P. Maggioni, Iris Parrini, Fausto J. Pinto, Fabio Maria Turazza, José Luis Zamorano, Furio Colivicchi

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Supplements · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationInternal medicineLung cancerCancerConcomitantProstate cancerColorectal cancerBreast cancerEpidemiologyCardiologyCancer registrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Evidences on atrial fibrillation (AF) in patients with cancer are limited, specifically with respect to antithrombotic therapy. Methods BLITZ-AF Cancer is a prospective, non-interventional study of the epidemiology and management of AF in patients with cancer. Patients were included from 112 cardiology units in Italy, Belgium, Netherlands, Spain, Portugal, and Ireland, based on the following criteria: age ≥18 years; documented cancer other than basal-cell or squamous-cell carcinoma of the skin diagnosed within 3 years; electrocardiographically confirmed AF within 1 year; no concomitant interventional study. Follow-up is ongoing. Results From June 26th, 2019 to Sep. 30th, 2021, 1,514 subjects were enrolled. The most frequent cancer locations were lung (14.9%), colorectal (14.1%), breast (13.9%), prostate (8.8%), and non-Hodgkin lymphoma (8.1%); 463 (30.6%) of participants had metastases. AF was first-detected in 323 (21.3%), paroxysmal in 460 (30.4%), persistent in 192 (12.7%), long-standing persistent in 33 (2.2%), and permanent in 506 (33.4%); 590 (39.0%) patients had symptoms attributable to AF. Baseline characteristics are presented in the Table. Males were more than women and almost half of the subjects was >75 years-old. Cardiovascular risk factors were common and approximately 31% had heart failure or coronary artery disease. Previous thromboembolic and haemorrhagic events had occurred in 14% and 10% of subjects, respectively. The median CHA2DS2VASc score was 3. As shown in the Figure, the prescription of oral anticoagulants, especially direct-acting ones (DOACs), rose after the cardiology assessment, while the percentage of participants without any antithrombotic therapy declined. Among 1,427 patients with non-valvular AF (i.e., no mitral stenosis or prosthetic mechanical valve), 997 (69.9%) were prescribed on DOACs at discharge/after consultation. At multivariable logistic regression analysis, variables associated with DOAC use were female sex (OR 1.58, 95% CI 1.22-2.05), age (OR 2.00, 95% CI 1.39-2.88 and OR 2.63, 95%CI 1.84-3.76, respectively, for 65-74 years and ≥75 years vs <65 years), hypertension (OR 1.43, 95%CI 1.10-1.87), long-standing persistent or permanent AF (OR 1.36, 95%CI 1.05-1.78). Haemoglobin <12 g/dL (OR 0.57, 95%CI 0.45-0.73), and planned cancer treatment (OR 0.72, 95%CI 0.57-0.92) were independently associated with a lower prescription of DOACs. Conclusions BLITZ-AF Cancer provides extensive information on a large, contemporary cohort of individuals with AF and cancer. This baseline snapshot indicates that cardiologists pursue the implementation of DOACs in these patients, although residual use of other antithrombotic therapies or lack of any thrombo-prophylaxis remains substantial.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0040,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Heart Journal SupplementsMême sujetAtrial Fibrillation Management and OutcomesTravaux en français237 207