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Enregistrement W4380793662 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.10284

Abstract 10284: Alcohol Consumption and Cardiovascular Outcomes in Patients With Atrial Fibrillation; a RE-LY AF Registry Analysis

2022· article· en· W4380793662 sur OpenAlexaff
Alireza Oraii, Faith Kirabo, Kumar Balasubramanian, Alexander P. Benz, Jorge Wong, David Conen, Jeff S. Healey

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationOdds ratioConfidence intervalInternal medicineStroke (engine)Heart failureAbstinenceLogistic regressionCardiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The role of alcohol intake in patients with atrial fibrillation (AF) has been long debated. We aim to assess the association between different alcohol intake levels and cardiovascular outcomes in patients with AF. Methods: We performed a cross-sectional analysis of the RE-LY AF registry, which included 15,400 AF patients who visited emergency departments across 46 countries and were followed for one year after the baseline visit. Alcohol intake level was retrospectively ascertained and categorized into abstainers, light (<7 standard drinks [SD]/week), moderate (7-13 SD/week), and heavy drinkers (≥14 SD/week) based on self-reported intake levels. The outcomes of interest were stroke/systemic embolism, heart failure (HF) hospitalization, all-cause mortality, and major bleeding events. Logistic mixed-effects regression models adjusted for baseline covariates were used to calculate the adjusted odds ratios (aOR) and 95% confidence intervals (CI). Results: A total of 14,058 AF patients (mean age: 65.9 years; 48% women) with available data on alcohol intake level were included. The odds of stroke/systemic embolism were not significantly increased in light (aOR 0.87, 95% CI: 0.60-1.26), moderate (aOR 0.92, 95% CI: 0.54-1.58), nor heavy drinkers (aOR 0.76, 95% CI: 0.39-1.49) compared to abstainers. Light and moderate drinking, compared to alcohol abstinence, were associated with reduced odds of HF hospitalization (light: aOR 0.75, 95% CI: 0.59-0.95; moderate: aOR 0.57, 95% CI: 0.38-0.85) and all-cause mortality (light: aOR 0.42, 95% CI: 0.30-0.58; moderate: aOR 0.42, 95% CI: 0.26-0.68; heavy: aOR 0.58, 95% CI: 0.35-0.97). Alcohol consumption was not associated with an excess risk of major bleeding events. Conclusion: As compared to non-drinkers, light and moderate alcohol drinking in patients with AF are associated with a lower risk of mortality and HF hospitalization, with no difference in thromboembolic and bleeding risk.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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