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Enregistrement W4407143046 · doi:10.1093/ehjopen/oeaf003

The impact of atrial fibrillation on oxygen uptake and haemodynamics in patients with heart failure: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4407143046 sur OpenAlexafffund
Veronika Schmid, Stephen Foulkes, Jenelle Dziano, Jing Wang, Jan Verwerft, Adrian D. Elliott, Mark J. Haykowsky

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésAtrial fibrillationCardiologyHeart failureInternal medicineMeta-analysisHemodynamicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Atrial fibrillation (AF) may exacerbate exercise intolerance and haemodynamic limitations in individuals with heart failure (HF). Therefore, we performed a systematic search and meta-analysis to quantify the impact of AF on exercise tolerance (peak oxygen uptake, VO2peak; primary outcome) and exercise haemodynamics (secondary outcomes) in patients with HF. Methods and results PubMed, Scopus, and Web of Science databases were systematically searched for articles from inception to June 2024. Studies were included if they: (i) examined participants with HF; (ii) compared participants with AF to those not in AF (i.e. sinus rhythm); (iii) measured VO2peak from expired gas analysis. A fixed effects meta-analysis was performed, with groups compared using the weighted average effect size, represented as the weighted mean difference (WMD) with 95% confidence intervals (95% CI). Of 573 identified studies, 16 met the full inclusion comparing VO2peak in HF-patients in AF [HF-AF; n = 1,271, 68% male, 67 years, left ventricular ejection fraction (LVEF): 41%], and HF in sinus rhythm (HF-SR; n = 4910; 62% male, 62 years, LVEF: 41%). VO2peak was significantly lower in HF-AF (WMD: −1.55mL/kg/min, 95%-CI: −1.81 to −1.28, n = 6471). This coincided with a slightly lower peak heart rate (WMD: −2.94 b/min, 95%-CI: −4.76 to −1.13 b/min, n = 5115), decreased O2pulse (WMD: −1.58 mL/beat, 95% CI: −1.90 to −1.26, n = 3049), and lower systolic blood pressure (WMD: −11.11 mmHg, 95% CI: −14.01 to −8.21, n = 2409). Conclusion In patients with HF, AF is associated with greater VO2peak impairment, potentially due to reduced stroke volume and/or arterio-venous oxygen difference. This highlights the importance of combined strategies to identify and manage AF in individuals with HF.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,037
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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