Adverse outcomes in patients with atrial fibrillation and a pacemaker: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Patients with atrial fibrillation (AF) are at a high risk of adverse cardiovascular outcomes. Little is known about the specific population of AF patients with implanted pacemaker (PM) and their prognosis. Therefore, we aimed to compare the risks of adverse outcomes in AF patients with and without PM. METHODS AND RESULTS: Data from two Swiss prospective, multicentre cohort studies (Swiss-AF, Beat-AF) (n = 3675) with yearly follow-ups (FUs) up to 8 years were analysed. The first main outcome was major adverse cardiovascular events (MACE), a composite of stroke or transient ischaemic attack, myocardial infarction, cardiovascular death, and systemic embolism. The second main outcome was hospitalization for heart failure (HF). Secondary outcomes were the individual components of MACE. We performed time-updated Cox regression analyses to investigate the association of PM and outcomes. Median age was 71.4 years, 28.8% female, 445 (12.1%) patients had a PM at baseline, and 238 additional patients (7.4%, 1.05%/year) received a PM over a median FU of 7 years. Patients with a PM had higher incidence rates for MACE and HF (5.97 and 5.08 per 100 patient-years, respectively), compared to patients without a PM (3.37 and 2.61 per 100 patient-years, respectively). After multivariable adjustment, we found no independent association of PM and MACE (aHR [95% CI] 1.12 [0.95-1.33; P = 0.183]) or HF (aHR [95% CI] 1.14 [0.94-1.37; P = 0.180]). We found consistent results for the individual components of MACE. CONCLUSION: Patients with AF and a PM experienced an increased rate of adverse cardiovascular outcomes. However, the PM itself was not independently associated with these outcomes.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».