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Enregistrement W4416435709 · doi:10.1016/j.ijcha.2026.101932

Risk prediction of atrial fibrillation progression in patients with paroxysmal atrial fibrillation: data from the RACE V study

2025· article· en· W4416435709 sur OpenAlexaff
Dawid K. Baron, Michelle Samuel, Harry J.G.M. Crijns, Robert G. Tieleman, Martin E.W. Hemels, Ulrich Schotten, Dominik Linz, Isabelle C. Van Gelder, Michiel Rienstra

Notice bibliographique

RevueIJC Heart & Vasculature · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesHartstichtingMedtronic
Mots-clésAtrial fibrillationCohortReceiver operating characteristicRace (biology)Interim analysisArea under the curveCohort studyRisk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Atrial Fibrillation (AF) may progress from paroxysmal AF (PAF) to more sustained forms, but predicting which patients progress remains a challenge. The RACE V study is a prospective, observational study aiming to characterize phenotypical differences between patients with and without AF progression. Based on interim data of the RACE V study, a clinical risk prediction model for AF progression in patients with PAF was previously developed. The aim of the current analysis is to assess its performance in the complete cohort over extended follow-up. Methods: In the RACE V study, 612 patients with PAF were extensively phenotyped and continuously monitored using implantable loop recorders to track AF recurrences. AF progression was the primary outcome, defined as (1) progression to persistent or permanent AF, or (2) AF burden increase > 3%, during complete follow-up. The risk score incorporates five clinical predictors at baseline: sex, PR interval duration, left atrial contractile function, waist circumference, and presence of mitral valve regurgitation. Prediction model performance was assessed using receiver operating characteristic (ROC) curve-derived area under the curve (AUC). Results: in the full cohort, compared with 0.709 (95% CI: 0.617-0.801) in the interim cohort (DeLong's unpaired test, p = 0.656). Conclusions: The model may help clinicians identify patients at risk of progression, showing stable performance in the whole cohort over extended follow-up.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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