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Enregistrement W4306255422 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.626

Causes of death in patients with atrial fibrillation and a recent acute coronary syndrome or percutaneous coronary intervention: insights from the AUGUSTUS trial

2022· article· en· W4306255422 sur OpenAlexaff
P. E. O. Guimarães, Daniel Wojdyla, John H. Alexander, Shaun G. Goodman, Ronald Aronson, Stephan Windecker, Roxana Mehran, C. B. Granger, Renato D. Lópes

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineInternal medicinePercutaneous coronary interventionMyocardial infarctionCoronary artery diseaseCardiologyCause of deathPopulationAcute coronary syndromeAtrial fibrillationHeart failureSudden cardiac deathSudden deathStroke (engine)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients with atrial fibrillation (AF) and concomitant coronary artery disease are at increased risk for poor outcomes. Less is known about specific causes of death in this population. Methods We describe specific causes of death among patients with AF and acute coronary syndrome and/or percutaneous coronary intervention included in the AUGUSTUS trial and followed for 6 months. An independent clinical events committee, blinded to treatment assignment, adjudicated cause of death according to pre-defined criteria. The association between baseline factors and all-cause death was evaluated using Cox proportional hazards modeling. Results A total of 151 deaths occurred in 4614 patients and were adjudicated as follows: 111 (73.5%) deaths due to cardiovascular (CV) causes and 40 (26.5%) due to non-CV causes. The most common cause of CV death was sudden death (n=39 [35.1%]), followed by myocardial infarction (n=29 [26.1%]) and heart failure (n=24 [21.6%]). The most common causes of non-CV death were infection (n=11 [27.5%]), bleeding (n=8 [20.0%]), and malignancy (n=5 [12.5%]). Increasing age, African American race, history of heart failure, treatment with diuretics, and lower body weight were associated with an increased risk of all-cause death (Table). Conclusions Among patients with AF and coronary artery disease, cardiovascular causes were responsible for the majority of deaths within 6 months. Our findings provide relevant information to inform the design of future studies in this population. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Private company. Main funding source(s): AUGUTUS was funded by Bristol Myers Squibb and Pfizer.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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