Abstract 12734: A Sex-Stratified Analysis of Social Determinants of Health and Adverse Cardiovascular Outcomes in Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Atrial fibrillation (AF) is associated with a heightened risk of adverse cardiovascular outcomes. Current prediction models often overlook potential sex differences, as well as the combined influence of gendered social determinants of health (SDOH) with traditional cardiovascular risk factors. The objective of this study is to compare the associations between social determinants and adverse outcomes in models stratified by sex. Methods: Participants were sourced from the EURObservational Research Programme-Atrial Fibrillation (ESC-EHRA EORP-AF) General Long-Term Registry. Alongside CHA 2 DS 2 -VASc variables, SDOH factors, including education, living arrangements, gender inequality index (GII), and EQ-5D-5L questionnaire subscales, were evaluated. The primary outcome was a composite of major adverse cardiovascular events (MACE) and all-cause mortality. We evaluated the predictive performance of various models using C-statistics, including individual CHA2DS2-VASc components, SDOH only, and a combined model. Results: Among 11,096 patients (mean age: 69.2 years; 40.7% females) from 27 European countries, sex-stratified analyses indicated fewer SDOH associations with composite outcomes in females compared to males. For both females and males, higher self-reported health and regular exercise were associated with lower risk of composite outcomes. In the male model only, a higher education level, higher GII, reduced mobility, reduced self-care ability, alcohol use, and smoking were all associated with an increased risk of MACE and all-cause mortality (Figure 1). The combined model demonstrated modest superior predictive performance, while the improvement when combining CHA2DS2-VASc and SDOH components appears more pronounced in males compared to females. Conclusions: The study highlights the distinct impact of SDOH in AF, with males exhibiting a wider range of SDOH factors associated with outcomes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».