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Enregistrement W4403818025 · doi:10.1093/eurheartj/ehae666.482

Anticoagulation and stroke in hospitalized patients newly diagnosed with secondary atrial fibrillation: a population-based cohort study

2024· article· en· W4403818025 sur OpenAlexafffund
Husam Abdel‐Qadir, Madison Gunn, Jiming Fang, TinuolaO Odugbemi, Peter Austin, Paul Dorian, Cynthia A. Jackevicius, Douglas S. Lee, Sheldon M. Singh, Karen Tu, Dennis T. Ko

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesHealth Sciences CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Cardiovascular Society
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)Internal medicineCohortCardiologyCohort studyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Atrial fibrillation (AF) can be triggered by acute precipitants, with reversion to sinus rhythm after the stressor resolves. This has been described as "secondary AF", to differentiate it from AF without acute provocation ("primary AF"). Objective To describe anticoagulation patterns and the risk of stroke following hospitalization with a new diagnosis of secondary AF, with comparison to a first hospitalization for primary AF. Methods We created a cohort of adults aged ≥66 years who were discharged alive from hospital after a first diagnosis of AF between April 1, 2013, and March 31, 2019. The main exposure was "secondary" AF, with "primary" AF serving as the comparator group. This was based on a validated approach utilizing the AF discharge diagnosis type. Patients were followed for 1 year. We used drug dispensation records to determine the proportion of people anticoagulated after discharge from hospital. We also identified hospitalizations for stroke. We used the cumulative incidence function to estimate the risk of stroke while not anticoagulated, while censoring on dispensation of anticoagulation and treating death as a competing risk. Inverse probability of censoring weights were used to reduce bias from informative censoring. Cause-specific hazards regression was used to estimate the hazard ratio (HR) for stroke associated with secondary AF (relative to primary AF) while accounting for differences in baseline characteristics and time-varying anticoagulation status. Results We identified 13,011 people with secondary AF and 11,065 with primary AF. People with primary AF were older (mean 79.5 yrs vs. 77.1 yrs for secondary AF), more likely to be female (58.6% vs. 42.3% for secondary AF), and more likely to have prior HF. Secondary AF was positively associated with prior bleeding, diabetes, ischemic heart disease, and peripheral vascular disease. Mortality was higher for people with secondary vs. primary AF: 1.7% (95%CI 1.5%-2.0%) vs. 0.7% (95%CI 0.6%-0.9%) respectively at 7 days, 4.2% (95%CI 3.9%-4.6%) vs. 2.5% (95%CI 2.2%-2.8%) at 30 days, and 16.1% (95%CI 15.5%-16.7%) vs. 14.6% (13.9%-15.2%) at 1-year post-discharge. The proportion of people who were dispensed anticoagulants within 7 days of discharge was lower for secondary than primary AF (26.9% vs. 68%), and this continued to be lower at one year (41.7% vs. 82.3%, p<0.001 for both comparisons). At 1 year, the risk of stroke in people who were not anticoagulated was 2.2% (95% CI 1.6-2.8%) after primary AF and 1.2% (95% CI 1.0-1.4%) after secondary AF (p< 0.001). Relative to patients with primary AF, the hazard of stroke (adjusted for baseline characteristics and time-varying anticoagulation status) was lower in patients with secondary AF (HR 0.74; CI 0.57-0.97; p= 0.03). Conclusion Secondary AF is associated with higher mortality, less anticoagulation, and a lower risk/ hazard of stroke than primary AF. These data can inform post-discharge care in people with secondary AF.Proportion anticoagulated over timeRisk of stroke without anticoagulation

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
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