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Enregistrement W4306290928 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.529

Impact of sex on the incidence of atrial fibrillation in the community setting: a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4306290928 sur OpenAlexaboutno aff
Omar Ali, Louisa Sowah Quarshie, M Ali, Vassilios S. Vassiliou

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisAtrial fibrillationIncidence (geometry)Confidence intervalSubgroup analysisPopulationEpidemiologyCohort studyMEDLINEPublication biasRelative riskDemographyInternal medicineStudy heterogeneityPediatricsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia and is associated with significant morbidity and mortality. By 2060, it is estimated that 18 million adults over 55 years will have AF in the European Union, and significant healthcare costs are projected to accompany this substantial increase in prevalence. Sex plays a major role in its pathogenesis, but conflicting results have been reported on whether the risk of new-onset AF differs between men and women. Purpose Undertake a systematic review and meta-analysis of epidemiological studies comparing incidence of new-onset AF between men and women in the community setting. Methods We searched PubMed Medline and Ovid Embase for longitudinal studies from their inception to March 2021. We selected studies if they presented sex-specific incidence estimates of new-onset AF for participants without a prior history of AF. We assessed the risk of bias from methodological quality using the Newcastle Ottawa Scale (NOS). We pooled data using a random-effects model with inverse-variance weighting approach, and carried out subgroup analyses to explore heterogeneity based on age and sampling population. Risk ratio (RR) and 95% confidence interval (CI) were generated to compare the incidence of new-onset AF between men and women. Results A total of 54 prospective cohort studies met the inclusion criteria and were systematically reviewed. Of these, 45 with data on a total of 10,530,623 participants (40% women) were included in the meta-analysis. Pooled analysis demonstrated that men had a statistically significant higher risk of developing new-onset AF than women (RR 1.53; 95% CI 1.42–1.64; p<0.00001) and this result remained robust on sensitivity analysis. The sampling population subgroup analysis suggests that the risk in men could be even higher based on studies that were part of health screening programmes (RR 2.88; 95% CI 2.16–3.83; p<0.00001). However, the age subgroup analysis suggests that no statistically significant difference exists between the sexes beyond 50 years (RR 1.19; 95% CI 0.96–1.46; p=0.11). Conclusion This systematic review unequivocally demonstrates that men have a higher risk of new-onset AF than women in the general population. Future research could address the usefulness of screening programmes and provide more empirical evidence for the elderly. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Foundation. Main funding source(s): Wolfson Foundation

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,042
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,372
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,089 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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