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Enregistrement W4306290699 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.508

Impact of diabetes and glucose-lowering therapy on post-operative atrial fibrillation after cardiac surgery: secondary analysis of the SEARCH-AF CardioLink-1 randomized clinical trial

2022· article· en· W4306290699 sur OpenAlexafffundabout
Arjun Pandey, Makoto Hibino, Andrew C.T. Ha, Adrian Quan, Atul Verma, A Bisleri, C. David Mazer, S Verma

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensSouthlake Regional Health CenterUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationDiabetes mellitusAtrial flutterInternal medicineCardiac surgeryCardiologyRandomized controlled trialStroke (engine)Incidence (geometry)Cumulative incidenceRandomizationSurgeryCohortEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Diabetes mellitus is an important risk factor for atrial fibrillation (AF) and is associated with an increased risk of complications for patients with AF. The impact of diabetes on post-operative AF after cardiac surgery is not well-defined. Purpose We sought to characterize the effect of diabetes, insulin, and oral hypoglycemic agents on the incidence of post-operative atrial fibrillation (POAF) after cardiac surgery. Accordingly, we conducted a secondary analysis of the Post-Surgical Enhanced Monitoring for Cardiac Arrhythmias and Atrial Fibrillation (SEARCH-AF) CardioLink-1 randomized trial. Methods In the SEARCH-AF trial, 336 patients with risk factors for stroke (CHA2DS2-VASc score ≥2) and no history of preoperative AF were randomized to usual care or continuous cardiac rhythm monitoring for 30 days after discharge from cardiac surgery with a wearable, patched-based device. The primary outcome was occurrence of cumulative atrial fibrillation/flutter (AF/AFL) lasting for ≥6 minutes detected by continuous monitoring or AF/AFL documented by a 12-lead electrocardiogram within 30 days of randomization. We assessed the association between diabetes and occurrence of post-operative AF. In addition, we examined the association between POAF and glucose-lowering therapy among patients with diabetes. Results Among the 176 (52%) patients with diabetes in the study cohort, 80 (45%) patients were treated with at least 1 oral hypoglycemic agent and 44 (25%) patients were treated with insulin. The incidence of POAF occurring within 30 days after discharge from surgery was similar between patients with or without diabetes (cumulative incidence: 10.8% vs. 10.0%, log-rank p=0.77). Among patients with diabetes, the incidence of POAF was highest in those who were not treated with glucose-lowering therapy (17.3%) when compared with those treated with oral hypoglycemic agents (10.0%) or insulin (4.5%) (log-rank ptrend=0.045 among the 3 groups). In an exploratory analysis, we observed a trend suggesting a lower incidence of POAF among cardiac surgical patients who were treated with SGLT-2 inhibitors (log-rank ptrend=0.084). Conclusion The incidence of POAF occurring after discharge from cardiac surgery is equally high among patients with or without diabetes. Our results suggest a potential association between specific glucose-lowering therapies and risk of POAF after cardiac surgery, meriting further investigations. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Other. Main funding source(s): Heart and Stroke Foundation of Canada

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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