Systematic Review and Meta-Analysis on the Impact of Atrial Fibrillation on Outcomes in Patients With Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory bowel disease (IBD) is a chronic inflammatory condition affecting the gastrointestinal tract, often leading to symptoms like abdominal pain and diarrhea. Given the increasing evidence linking systemic inflammation to atrial fibrillation development, investigating IBD as a potential risk factor for atrial fibrillation becomes imperative. This meta-analysis aims to evaluate the impact of atrial fibrillation on inpatient outcomes, resource utilization, and length of hospital stays among IBD patients. Following the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) 2020 guidelines, a systematic literature search was conducted across multiple databases, including Embase, PubMed, Scopus, and Web of Science, from the inception of databases to June 5, 2024. Eligible studies included prospective or retrospective studies with definitive diagnoses of ulcerative colitis, Crohn's disease, or IBD, demonstrating the influence of atrial fibrillation. Data were extracted, and quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale. The meta-analysis comprised 842,149 IBD patients, with 71,221 having atrial fibrillation. Pooled analysis revealed a significant association between atrial fibrillation and heightened all-cause mortality risk (risk ratio (RR): 1.42, 95% confidence interval (CI): 1.16 to 1.74, p<0.01). However, no significant differences were observed in the incidence of acute myocardial infarction, acute kidney injury, or acute respiratory failure between patients with and without atrial fibrillation. IBD patients with comorbid atrial fibrillation face higher mortality rates, potentially due to systemic inflammation, thromboembolism risks, polypharmacy, and the complexities of managing both conditions concurrently. Early identification and integrated management of atrial fibrillation in IBD patients are crucial to improving outcomes. Larger, multi-center studies are needed to explore the underlying mechanisms and develop tailored treatment strategies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».