Bone morphogenetic protein 10 as a predictor for recurrent atrial fibrillation after catheter ablation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: None. Background Atrial fibrillation (AF) recurrence after catheter ablation (CA) poses a major challenge. The novel atrial-specific biomarker, bone morphogenetic protein 10 (BMP10), might aid in the selection of appropriate patients for CA. Purpose We aimed to assess the predictive value BMP10 for AF recurrence after CA in a large cohort of AF patients. Methods We measured baseline BMP10 concentrations in AF patients who underwent elective CA for the first time. Patients were enrolled in a single-center prospective cohort study. The primary outcome variable was AF recurrence during 12 months’ follow-up using 2 x 24h and 1 x at least 4-day Holter. We constructed Cox proportional hazard models to determine the association of BMP10 and AF recurrence. The multivariable model was adjusted for age, sex, body mass index, and cardiovascular risk factors. Results A total of 1,112 AF patients (74% male) with a mean age of 61 ± 10 years were included in our analysis (60% paroxysmal AF, 40% persistent AF). The 12-month follow-up examination revealed that AF recurred in 374 (33.6%) patients. Kaplan-Meier curves for recurrent AF according to BMP10 quartiles are shown in the Figure (BMP10 quartile I: 0.76-1.50 ng/mL, quartile II: 1.50-1.72 ng/mL, quartile III: 1.72-1.99 ng/mL, quartile IV: 1.99-3.75 ng/mL). In the unadjusted Cox proportional hazard model, a per-unit increase in log transformed BMP10 was associated with a hazard ratio (HR) of 2.28 (95% CI 1.43, 3.62; p < 0.001) for AF recurrence. After multivariable adjustment, the HR of BMP10 was 1.98 (95% CI 1.14; 3.42, p = 0.01) for AF recurrence. Conclusion The novel atrial-specific biomarker BMP10 was associated with AF recurrence after CA in our large cohort of AF patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».