Post-cardiac surgery atrial fibrillation and sex differences in clinical outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is conflicting literature on sex differences and clinical outcomes in patients who develop atrial fibrillation (AF) post-cardiac surgery. Our aim was to compare clinical outcomes between females and males with post-cardiac surgery AF. A systematic search was conducted for studies published until 27 September 2024 in MEDLINE, Embase, and CENTRAL. Included studies compared mortality and stroke in females vs. males who developed AF after cardiac surgery. Outcomes of interest were mortality and stroke. Pooled prevalence was used to compare comorbidities. Raw event rates were used to calculate odds ratios (ORs), which were pooled with a fixed-effects model. 10 422 studies were identified and 5 studies met inclusion criteria. 14 970 patients who developed AF after cardiac surgery were included, of whom 3748 were females. The length of follow-up was up to 10 years. The weighted average age was 70.4 ± 2.9 years in females and 66.7 ± 2.4 years in males (P = 0.32). At baseline, females had a higher prevalence of hypertension, diabetes, dyslipidemia, stroke, and peripheral vascular disease. The odds of in-hospital mortality among females were higher compared to males (5.5 vs. 3.0%; OR 2.04, 95% CI 1.42–2.91, P < 0.001, I2 = 57%). There were no significant differences in post-discharge mortality (45.6 vs. 42.9%; OR 1.05, 95% CI 0.97–1.15, P = 0.23, I2 = 0%) or in-hospital stroke (2.5 vs. 1.9%; OR 1.30, 95% CI 0.79–2.13, P = 0.30, I2 = 57%) in females vs. males. In conclusion, females with post-cardiac surgery AF had a higher prevalence of comorbidities at baseline. The odds of in-hospital mortality were twice as high among females. There were no significant differences in post-discharge mortality or in-hospital stroke. Future studies are warranted to understand the mechanisms of increased in-hospital mortality in females and to develop effective monitoring strategies and interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».