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Enregistrement W4361298705 · doi:10.14740/jocmr4884

Risk Factors Associated With Atrial Fibrillation in Elderly Patients

2023· article· en· W4361298705 sur OpenAlexvenueno aff
Jeeyong Shin, Megha Andrews, Lindsey DeJean, Nicole Debski, Alyssa Exarchakis, Julia Fleming, Roshni Gandhi, Christina Hum, Abyson Kalladanthyil, Rohini Maddigunta, Logan Napoli, Cynthia T. Nguyen, Reshma Paul, Nicole Schmalbach, Joseph Sichel, Susan M. Snyder, Matthew Stern, Subhadra Thampi, Jesse Viggiano, Gabriella Yao, Krystal Hunter, Satyajeet Roy

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationOdds ratioInternal medicineConfidence intervalHeart failureOddsPopulationCardiologyLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Atrial fibrillation (AF) is the most common arrhythmia with a growing prevalence worldwide, especially in the elderly population. Patients with AF are at higher risk of serious life-threatening events and complications that may lead to long-term sequelae and reduce quality of life. The aim of our study was to examine the association of additional risk factors and comorbid medical conditions with AF in patients 65 years, or older. Methods: We performed a retrospective electronic medical record review of patients aged 65 years and older, who visited our internal medicine office between July 1, 2020 and June 30, 2021. Results: Among 2,433 patients, 418 patients (17.2%) had AF. Our analysis showed that for each unit increased in age, there was a 4.5% increase in the odds of AF (95% confidence interval (CI) 2.2-6.9%; P < 0.001). Compared to patients of Caucasian descent, African-American patients had significantly decreased odds of AF (odds ratio (OR) 0.274, 95% CI 0.141 - 0.531; P < 0.001). Patients with hypertension had 2.241 greater odds of AF (95% CI 1.421 - 3.534; P = 0.001). Additional comorbidities with significantly greater odds of AF included other cardiac arrhythmias (OR 2.523, 95% CI 1.720 - 3.720; P < 0.001), congestive heart failure (OR 3.111, 95% CI 1.674 - 5.784; P < 0.001), osteoarthritis (OR 3.014, 95% CI 2.138 - 4.247; P < 0.001), liver disease (OR 2.129, 95% CI 1.164 - 3.893; P = 0.014), and colorectal disease (OR 1.500 95% CI 1.003 - 2.243; P = 0.048). Comorbidities with significantly decreased odds of AF included other rheumatological disorder (OR 0.144, 95% CI 0.086 - 0.243; P < 0.001), non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) use (OR 0.206, 95% CI 0.125 - 0.338; P < 0.001), and corticosteroid use (OR 0.553, 95% CI 0.374 - 0.819; P = 0.003). Conclusions: Increasing age, hypertension, presence of other cardiac arrhythmias, congestive heart failure, osteoarthritis, liver disease, and colorectal disease are associated with increased odds of having AF.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,393
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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