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Enregistrement W4416290126 · doi:10.70070/38tkmw77

The Prognostic Impact of Smoking Status, Cessation, and Anticoagulation-Interaction on Adverse Outcomes in Patients with Atrial Fibrillation: A Systematic Review

2025· article· W4416290126 sur OpenAlexaboutno aff
Siti Tari Salsa

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Medical Science and Health Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyAtrial fibrillationStroke (engine)Risk factorMeta-analysisSystematic reviewMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Atrial fibrillation (AF) and tobacco smoking represent two of the most significant and concurrent global health burdens. While smoking is an established risk factor for the development of incident AF, its prognostic impact following an AF diagnosis has remained controversial, particularly regarding thromboembolic risk (Zhu, Guo, & Hong, 2016). This systematic review synthesizes the evidence on the association between smoking status (current, former, and cessation) and a comprehensive range of adverse outcomes in patients with established AF. Methods: A systematic review was conducted adhering to PRISMA guidelines. The Cochrane Library, PubMed, and Embase databases were searched for observational studies (cohort or case-control) and meta-analyses evaluating the prognostic impact of smoking in patients with a confirmed AF diagnosis. Methodological quality and risk of bias for all included non-randomized studies were rigorously assessed using the 9-star Newcastle-Ottawa Scale (NOS) (Wells et al., 2000). Results: A total of 17 high-quality observational studies, including large national cohorts and one key meta-analysis, were included. The evidence was consistent and significant that persistent smoking is associated with increased all-cause mortality (Relative Risk 1.82, 95% CI 1.33–2.49) (Zhu, Guo, & Hong, 2016) and cardiovascular death (RR 1.54, 95% CI 1.31–1.81) (Zhu, Guo, & Hong, 2016). Smoking was also a significant predictor of major bleeding (RR 1.93, 95% CI 1.08–3.47) (Zhu, Guo, & Hong, 2016) and AF recurrence post-catheter ablation (RR 3.19, 95% CI 1.23–8.27) (Okutucu et al., 2010). The association with stroke was contradictory (the "stroke paradox"); a major meta-analysis found no significant link (RR 1.19, 95% CI 0.97–1.46) (Zhu, Guo, & Hong, 2016), while large cohort studies, particularly those in Vitamin K Antagonist (VKA)-treated populations, reported a significant risk (Adjusted Hazard Ratio 1.64–1.66) (Lee et al., 2021; Nakagawa et al., 2015). Critically, smoking cessation after AF diagnosis was associated with a rapid and significant risk reduction for ischemic stroke (aHR 0.702, 95% CI 0.595–0.827) and all-cause death (aHR 0.842, 95% CI 0.748–0.948) compared to persistent smokers (Lee et al., 2021). Discussion: The data confirm that persistent smoking is a major driver of mortality, major bleeding, and interventional failure in AF patients. The "stroke paradox" is likely not a true null effect but a signal of confounding, specifically an interaction with VKA (e.g., warfarin) therapy, where smoking is known to disrupt anticoagulation control (Nakagawa et al., 2015). This risk may be attenuated in the modern era of Direct Oral Anticoagulants (DOACs). Conclusion: Persistent smoking is unequivocally associated with a severe adverse prognostic profile in patients with AF. Smoking cessation provides a rapid, substantial, and quantifiable prognostic benefit—reducing stroke and mortality risk—and must be considered a critical, non-negotiable therapeutic intervention on par with anticoagulation and rhythm control.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,367 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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