Quivering hand and heart: Parkinson's disease is not associated with increased in-hospital mortality in atrial fibrillation hospitalizations: A nationwide analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Autonomic dysfunction in Parkinson's disease (PD) includes cardiovascular dysregulations which may manifest as an increased risk of atrial fibrillation (AF). However, data on the impact of PD in AF patients is lacking. Our study aimed to investigate the differences in in-hospital mortality of patients admitted for AF with underlying PD versus those without PD. Methods We examined the National Inpatient Sample (NIS) database from 2016 to 2019 for hospitalizations of AF as a principal diagnosis with and without PD as a secondary diagnosis. The primary outcome was inpatient mortality. The secondary endpoints were ventricular tachycardia (VT), ventricular fibrillation (VF), acute heart failure (AHF), cardiogenic shock (CS), cardiac arrest (CA), total hospital charge (THC), and length of stay (LOS). Results Of 1,861,859 A F hospitalizations, 0.01% (19,490) had coexisting PD. Cohorts of PD vs No-PD had a mean age of 78.1 years [CI 77.9–78.4] vs 70.5 years [CI 70.4–70.5]; male (56.3% vs 50.7%), female (43.7% vs 49.3%). The PD category had similar in-hospital mortality with the no-PD category (OR Adj = 1.18 [0.89–1.57] P = 0.240). The PD group had a lesser incidence of AHF (OR Adj = 0.79 [0.72–0.86] P < 0.001) and VT (OR Adj = 0.77 [0.62–0.95] P = 0.015). Conclusion Co-existing PD in patients admitted for AF was not associated with increased in-hospital mortality; however, there were lower odds of AHF and VT. The diminished arrhythmogenic neurohormonal axis may explain these cardiovascular benefits. Notwithstanding, to better understand the outcomes of AF in patients with PD, additional studies are required.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».