Representation of obesity in contemporary atrial fibrillation ablation randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence and impact of obesity on outcomes of atrial fibrillation (AF) ablation randomized controlled trials (RCTs) have not been well studied. OBJECTIVE: To examine the proportion of participants with obesity enrolled in RCTs of AF ablation and outcomes of ablation when subgroup analysis of participants with obesity were available. METHODS: We systematically searched PubMed and EMBASE for AF ablation RCTs published between January 1, 2015 to May 31, 2022. When body mass index (BMI) data were available, normal distribution was assumed and a z score was used to estimate the proportion of obesity. Results categorized by BMI or body weight status were reviewed. Authors were contacted for additional information. RESULTS: Of 148 eligible RCTs with 30174 participants, 144 (97.30%) RCTs did not report the proportion of participants with obesity, while published information regarding BMI was available in 63.51%. Three trials excluded patients based on BMI. Using reported BMI, we estimated the proportion of participants with obesity varied greatly across these trials, ranging from 5.82%-71.9% (median 38.02%, interquartile 29.64%, 49.10%). Patients with obesity were represented in a greater proportion among trials conducted in North America (50.23%) and Asia (44.72%), compared to others (32.16%), p < .001. Subgroup analysis or analysis adjusting for BMI was reported in only 13 (8.78%) RCTs; four (30.77%) of these suggested that BMI or body weight might negatively affect primary outcomes. CONCLUSION: Obesity is a common comorbidity among AF patients. However, most AF ablation RCTs underreported the proportion of participants with obesity and its impact on the primary outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,434 | 0,751 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».