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Enregistrement W4392914323 · doi:10.1080/13814788.2024.2327367

Biomarkers for predicting atrial fibrillation: An explorative sub-analysis of the randomised SCREEN-AF trial

2024· article· en· W4392914323 sur OpenAlexafffund
Katharina Schmalstieg-Bahr, David J. Gladstone, Eva Hummers, Johanna Suerbaum, Jeff S. Healey, Antonia Zapf, Denise Köster, Stefanie Maria Werhahn, Rolf Wachter

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of General Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDeutsches Zentrum für Herz-Kreislaufforschung
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationNatriuretic peptideInternal medicineCardiologyClinical endpointRandomized controlled trialBrain natriuretic peptideStroke (engine)AmbulatoryHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Atrial fibrillation (AF) is a common treatable risk factor for stroke. Screening for paroxysmal AF in general practice is difficult, but biomarkers might help improve screening strategies.Objectives We investigated six blood biomarkers for predicting paroxysmal AF in general practice.Methods This was a pre-specified sub-study of the SCREEN-AF RCT done in Germany. Between 12/2017-03/2019, we enrolled ambulatory individuals aged 75 years or older with a history of hypertension but without known AF. Participants in the intervention group received active AF screening with a wearable patch, continuous ECG monitoring for 2x2 weeks and usual care in the control group. The primary endpoint was ECG-confirmed AF within six months after randomisation. High-sensitive Troponin I (hsTnI), brain natriuretic peptide (BNP), N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-pro BNP), N-terminal pro atrial natriuretic peptide (NT-ANP), mid-regional pro atrial natriuretic peptide (MR-pro ANP) and C-reactive protein (CRP) plasma levels were investigated at randomisation for predicting AF within six months after randomisation.Results Blood samples were available for 291 of 301 (96.7%) participants, including 8 with AF (3%). Five biomarkers showed higher median results in AF-patients: BNP 78 vs. 41 ng/L (p = 0.012), NT-pro BNP 273 vs. 186 ng/L (p = 0.029), NT-proANP 4.4 vs. 3.5 nmol/L (p = 0.027), MR-pro ANP 164 vs. 125 pmol/L (p = 0.016) and hsTnI 7.4 vs. 3.9 ng/L (p = 0.012). CRP levels were not different between groups (2.8 vs 1.9 mg/L, p = 0.1706).Conclusion Natriuretic peptide levels and hsTnI are higher in patients with AF than without and may help select patients for AF screening, but larger trials are needed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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