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Enregistrement W7117463482 · doi:10.3390/jcm15010188

Visceral Embolic Events in Atrial Fibrillation: A Systematic Review and Meta-Analysis of Incidence, Mortality, and Risk Prediction

2025· article· en· W7117463482 sur OpenAlexaffabout
Yazan Jumah Alalwani, Waleed Abdullah Alharthi, Hadeel Khalid Bin-Shuiel, Raghad Adel Badoghaish, Saja Fawzi Alzanbaqi, Lamees Naji Alsaleh, Fatimah Essam Alzaid, Mustafa Abdulwahab AlShayeb, Fatimah Reda Algawez, Rama Khalid Alsulaim, Shomoukh Abdullah Alnabtawi, Ahmed Y. Azzam, Eiman Mohammed AlShammari

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrial fibrillationIncidence (geometry)PoolingCohort studyCohortSubgroup analysisProspective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Visceral embolic events (VEE), including mesenteric, splenic, and renal infarctions, represent understudied complications of atrial fibrillation (AF) often subsumed within broader systemic embolic event categories. The 2024 European Society of Cardiology guidelines introduced the CHA2DS2-VA score, removing female sex as a risk modifier, with potential implications for non-cerebral embolic risk stratification. We systematically synthesized evidence on VEE incidence, mortality, and risk predictors in AF patients. Methods: We searched PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science through September 2024 for studies reporting VEE in AF populations. Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). Due to substantial heterogeneity when pooling all prevalence studies (I2 = 99.6%), we performed event-definition-based subgroup analyses. Random-effects meta-analyses were conducted using DerSimonian–Laird methods with 95% prediction intervals. Sensitivity analyses excluded studies with NOS scores < 7 to assess robustness. Results: We identified 12 studies including 329,128 patients. Quality assessment revealed a mean NOS score of 6.7 ± 1.6 (range: 4–9), with 75% of studies achieving good-to-excellent ratings. For non-AMI visceral embolic events (splenic, renal, mesenteric infarctions), subgroup meta-analysis of three studies (n = 548) yielded a pooled prevalence of 1.6% (95% CI: 0.0–3.2%, I2 = 45.4%, p = 0.160), representing a 54.2 percentage point reduction in heterogeneity compared to pooling all event types. Sensitivity analysis excluding moderate-quality studies confirmed robust findings (pooled prevalence 2.7%, 95% CI: 0.0–6.8%, I2 = 70.3%). Incidence rates ranged from 0.36 to 3.48 per 1000 person-years across three cohort studies (I2 = 99.4%), reflecting temporal and geographic variation. Mortality varied substantially by patient population: 64.0% in-hospital mortality among elderly patients with concurrent acute myocardial infarction (AMI) versus 17.4% in younger cohorts with isolated non-AMI VEE. Potential predictors included left atrial enlargement (OR range: 2.1–4.3), elevated D-dimer (OR: 3.2), and higher CHA2DS2-VASc scores (OR: 1.3 per point increase), though validation in independent cohorts is lacking. Conclusions: Visceral embolic events occur in approximately 1–6% of AF patients, with mean prevalence of 1.6% for non-AMI events based on moderate-heterogeneity meta-analysis. Event-definition-based subgrouping successfully reduced heterogeneity from 99.6% to 45.4%, providing the first reliable pooled estimate for this outcome. Mortality ranges widely (17–64%) depending on concurrent AMI and patient age. Potential predictors including left atrial enlargement and elevated D-dimer require prospective validation before clinical implementation. These findings suggest VEE may warrant enhanced clinical awareness and individualized risk assessment strategies in AF management, pending validation in prospective studies.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,042
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeMéta-analyse
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'admission2
Résumé présentoui

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