Cigarette Smoking and Structural Brain Deficits in Patients With Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Cigarette smoking and atrial fibrillation (AF) are associated with impaired brain health. We investigated the association between smoking habits and brain lesions and volume in patients with AF. In patients with AF from a multicenter cohort study, we assessed smoking status (never, ex-, active), number of cigarettes smoked per day, smoking duration (years), pack-years, and time since smoking cessation. On brain magnetic resonance imaging, the prevalence and volumes of white matter lesions (WML) and small noncortical infarcts, and the volumes of gray matter and white matter were evaluated. Logistic and linear regression analyses were used to analyze the association between smoking habits and brain lesions and volumes. A total of 1,728 patients were enrolled (mean age 72.6 years, 27.5% female); 7.5% were active smokers; 48.5% were ex-smokers, and 44% had never smoked. We found linear associations of number of cigarettes smoked per day, pack-years, and older age at smoking cessation with reduced gray matter volume (p for linear trend <0.01, 0.02, and 0.01, respectively). Patients with a smoking duration in the second and third tertile had a greater risk for WML Fazekas ≥2 (odds ratio 1.86, 95% confidence interval 1.29 to 2.69, p <0.01 and 1.47 [1.02 to 2.12], p=0.04), and exhibited larger WML volumes. Patients who had stopped smoking ≥16 years before enrollment were less likely to have small noncortical infarcts (odds ratio 0.46, 0.25 to 0.88, p=0.02) and had smaller WML volumes (β: −0.451 mm 3 , −0.8 to −0.11, p=0.01). In conclusion, smoking intensity and time since smoking cessation were associated with the presence and volume of brain lesions and with brain volumes in patients with AF.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».