Abstract 12164: Gendered Social Determinants of Health and Risk of Major Adverse Outcomes in Atrial Fibrillation: An Analysis From the ESC-EHRA Eurobservational Research Programme in Atrial Fibrillation General Long-Term Registry
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Atrial fibrillation (AF) is associated with a high risk of adverse outcomes. Social determinants of health (SDOH) are gendered (unevenly distributed between females and males) and associated with outcomes in cardiovascular diseases. Little is known about their impact in AF. We evaluated the association between gendered SDOH and adverse outcomes in AF patients. Methods: Data came from the ESC-EHRA EORP-AF General Long-Term Registry, a European AF prospective registry. Gendered SDOH included: education, living alone vs not, smoking, alcohol use, gender inequality index (GII), physical activity and quality of life measures. Study outcome was a composite of major adverse cardiovascular events and all-cause death. SDOH main effect was tested in multivariate logistic regressions and for a sex/GII interaction. Results: We studied 11,096 patients (mean (SD) age 69.2 (11.4) years; 40.7% females, median [IQR] CHA 2 DS 2 -VASc score 3 [2-4]). Most had secondary education, did not live alone, did not smoke or use alcohol, were physically inactive, had moderate quality of life, and lived in countries with gender equity. Multivariate analyses showed that gendered SDOH together with traditional risk factors were associated with the outcome (Figure 1). Higher education level and quality of life were associated with lower risk of adverse outcomes. Conversely, living alone and higher GII (larger gender inequity) were associated with worse outcomes. Females were found at lower risk, however this protective effect was reversed in countries with higher GII (sex-GII p- interaction 0.048). Conclusions: Gendered SDOH are associated with adverse outcomes in AF. Notably, gender inequity confers poorer outcomes in females with AF.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».