Omega‐3 Fatty Acids and Heart Rhythm, Rate, and Variability in Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous randomized control trials showed mixed results concerning the effect of omega-3 fatty acids (n-3 FAs) on atrial fibrillation (AF). The associations of n-3 FA blood levels with heart rhythm in patients with established AF are unknown. The goal of this study was to assess the associations of total and individual n-3 FA blood levels with AF type (paroxysmal versus nonparoxysmal), heart rate (HR), and HR variability in patients with AF. Methods and Results Total n-3 FAs, eicosapentaenoic acid, docosahexaenoic acid, docosapentaenoic acid, and alpha-linolenic acid blood levels were determined in 1969 patients with known AF from the SWISS-AF (Swiss Atrial Fibrillation cohort). Individual and total n-3 FAs were correlated with type of AF, HR, and HR variability using standard logistic and linear regression, adjusted for potential confounders. Only a mild association with nonparoxysmal AF was found with total n-3 FA (odds ratio [OR], 0.97 [95% CI, 0.89-1.05]) and docosahexaenoic acid (OR, 0.93 [95% CI, 0.82-1.06]), whereas other individual n-3 FAs showed no association with nonparoxysmal AF. Higher total n-3 FAs (estimate 0.99 [95% CI, 0.98-1.00]) and higher docosahexaenoic acid (0.99 [95% CI, 0.97-1.00]) tended to be associated with slower HR in multivariate analysis. Docosapentaenoic acid was associated with a lower HR variability triangular index (0.94 [95% CI, 0.89-0.99]). Conclusions We found no strong evidence for an association of n-3 FA blood levels with AF type, but higher total n-3 FA levels and docosahexaenoic acid might correlate with lower HR, and docosapentaenoic acid with a lower HR variability triangular index.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».