Atrial cardiopathy biomarkers and atrial fibrillation in the ARCADIA trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: ARCADIA compared apixaban to aspirin for secondary stroke prevention in patients with cryptogenic stroke and atrial cardiopathy. One possible explanation for the neutral result is that biomarkers used did not optimally identify atrial cardiopathy. We examined the relationship between biomarker levels and subsequent detection of AF, the hallmark of atrial cardiopathy. Methods: Patients were randomized if they met criteria for atrial cardiopathy, defined as P-wave terminal force >5000 μV*ms in ECG lead V1 (PTFV1), NT-proBNP >250 pg/mL, or left atrial diameter index (LADI) ⩾3 cm/m2. For this analysis, the outcome was AF detected per routine care. Results: Of 3745 patients who consented to screening for atrial cardiopathy, 254 were subsequently diagnosed with AF; 96 before they could be randomized and 158 after randomization. In unadjusted analyses, ln(NT-proBNP) (RR per SD, 1.99; 95% CI, 1.85–2.13), PTFV1 (RR per SD, 1.15; 95% CI, 1.03–1.28) and LADI (RR per SD, 1.34; 95% CI, 1.20–1.50) were associated with AF. In a model containing all 3 biomarkers, demographics, and AF risk factors, age (RR per 10 years, 1.24; 95% CI, 1.09–1.41), ln(NT-proBNP) (RR per SD, 1.88; 95% CI, 1.67–2.11) and LADI (RR per SD, 1.25; 95% CI, 1.14–1.37) were associated with AF. These three variables together had a c-statistic of 0.82 (95% CI, 0.79–0.85) but only modest calibration. Discrimination was attenuated in sensitivity analyses of patients eligible for randomization who may have been more closely followed for AF. Conclusions: Biomarkers used to identify atrial cardiopathy in ARCADIA were moderately predictive of subsequent AF.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 découle