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Enregistrement W4411068446 · doi:10.1111/anec.70096

Alcohol Intake and Cardiovascular Outcomes in Patients With Atrial Fibrillation: <scp>RE</scp>‐<scp>LY AF</scp> Registry Analysis

2025· article· en· W4411068446 sur OpenAlexaff
Alireza Oraii, David Conen, Linda Johnson, William F. McIntyre, Faith Kirabo, Kumar Balasubramanian, Alexander P. Benz, Jonas Oldgren, Jens Cosedis Nielsen, Jeff S. Healey

Notice bibliographique

RevueAnnals of Noninvasive Electrocardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesBoehringer Ingelheim
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationOdds ratioConfidence intervalInternal medicineStroke (engine)Logistic regressionCohortHeart failureCohort studyEmbolismCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcohol intake increases recurrence of atrial fibrillation (AF), but its relationship with cardiovascular outcomes is less well characterized. We aimed to study the association between different levels of alcohol intake and cardiovascular outcomes in a global cohort of patients with AF. METHODS: This is a cross-sectional analysis of the RE-LY AF registry, including 15,400 patients with AF who visited emergency departments in 47 countries. Patients were categorized into abstainers, light (< 7 standard drinks [SD]/week), moderate (7-13 SD/week), and heavy drinkers (≥ 14 SD/week). Outcomes were stroke/systemic embolism, heart failure (HF) hospitalization, and major bleeding at 1-year follow-up. Logistic mixed-effects regression models were used to calculate multivariable-adjusted odds ratios (aOR) with a 95% confidence interval (CI). RESULTS: In total,14,058 patients (mean age = 65.9 ± 14.7 years, 48.0% women) with available alcohol intake level data were included. This consisted of 12,091 (86.0%) abstainers, 1150 (8.2%) light, 458 (3.3%) moderate, and 359 (2.6%) heavy drinkers. The odds of stroke/systemic embolism were not significantly different in light (aOR = 0.88, 95% CI: 0.60-1.28), moderate (aOR = 0.91, 95% CI: 0.53-1.57) or heavy drinkers (aOR = 0.79, 95% CI: 0.41-1.54) compared to abstainers. Major bleedings were numerically, but not statistically significantly, higher among heavy drinkers (aOR = 1.52, 95% CI: 0.82-2.80). Compared to abstainers, alcohol intake was associated with fewer HF hospitalizations (light: aOR = 0.73, 95% CI: 0.58-0.92; moderate: aOR = 0.53, 95% CI: 0.35-0.78; heavy: aOR = 0.63, 95% CI: 0.41-0.98). However, this protective association was observed only in upper-middle and high-income countries (p-interaction < 0.001). CONCLUSION: Alcohol drinking is unlikely to be associated with increased thromboembolic events in patients with AF, but may be associated with a lower risk of HF hospitalizations.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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