[ca] INTRODUCCIÓ: La fibril·lació auricular (FA) és una arrítmia cardíaca amb una prevalença en augment i s'associa a un major risc d'esdeveniments cardiovasculars adversos majors (MACE) fet que planteja reptes en la identificació i el tractament precoços. OBJECTIUS: a) Identificar la incidència de FA i episodis de MACE b) Determinar les característiques dels pacients amb el risc de presentar FA c) Definir factors predictors de MACE en pacients amb nou diagnòstic de FA mitjançant IA. METODOLOGIA: Estudi multicèntric, observacional, retrospectiu i comunitari d'una cohort (n=40.297) de 65-95 anys, entre l'1 de gener de 2015 i el 31 de desembre de 2021, sense diagnòstic previ de FA ni MACE. Es van desenvolupar 5 models ML per a determinar predictors de MACE en pacients amb FA. RESULTATS: Un total de 2.574 persones (6,39%) van desenvolupar un primer episodi de FA amb una incidència global de 8,9/1.000 persones-any (IC95%: 8,6-9,2). La incidència de MACE entre els pacients amb FA va ser de 75,1/1.000 persones-any (IC95% 70,8-79,5), enfront del 20,6/1.000 persones-any (IC95%: 20,2-21,1) sense FA amb una raó de taxes de 3,65 (IC95%: 3,43-3,88). Es va detectar una major desnutrició entre els pacients amb MACE (49,7% enfront de 26,6%). AdaBoost va obtenir el millor rendiment (accuracy: 0,9999; recall: 1; F1 score: 0,9997). El model va estimar el ICC, càncer, diabetis mellitus, MPOC, deterioració cognitiva, malaltia vascular, CHA2DS2-VASc i Wells com els principals factors pronòstics de MACE. CONCLUSIÓ: Els pacients del 4t quartil (Q4) amb el risc de desenvolupar FA presentaven un major risc cardiovascular previ diagnòstic de FA, especialment en ERC, cardiopatia isquèmica i arteriopatia perifèrica. El diagnòstic de FA multiplica per quatre la incidència d'insuficiència cardíaca i per vuit la de MACE. AdaBoost ofereix un enfocament predictiu més precís per a la identificació precoç del risc de MACE en l'avaluació dels pacients amb FA.

[es] INTRODUCCIÓN: La fibrilación auricular (FA) es una arritmia cardíaca con una prevalencia en aumento y se asocia a un mayor riesgo de eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE) hecho que plantea retos en la identificación y el tratamiento precoces. OBJETIVOS: a) Identificar la incidencia de FA y episodios de MACE b) Determinar las características de los pacientes con riesgo de presentar FA c) Definir factores predictores de MACE en pacientes con nuevo diagnóstico de FA mediante IA. METODOLOGÍA: Estudio multicéntrico, observacional, retrospectivo y comunitario de una cohorte (n=40.297) de 65-95 años, entre el 1 de enero de 2015 y el 31 de diciembre de 2021, sin diagnóstico previo de FA ni MACE. Se desarrollaron 5 modelos ML para determinar predictores de MACE en pacientes con FA. RESULTADOS: Un total de 2.574 personas (6,39%) desarrollaron un primer episodio de FA con una incidencia global de 8,9/1.000 personas-año (IC95%: 8,6-9,2). La incidencia de MACE entre los pacientes con FA fue de 75,1/1.000 personas-año (IC95% 70,8-79,5), frente al 20,6/1.000 personas-año (IC95%: 20,2-21,1) sin FA con una razón de tasas de 3,65 (IC95%: 3,43-3,88). Se detectó una mayor desnutrición entre los pacientes con MACE (49,7% frente a 26,6%). AdaBoost obtuvo el mejor rendimiento (accuracy: 0,9999; recall: 1; F1 score: 0,9997). El modelo estimó el ICC, cáncer, diabetes mellitus, EPOC, deterioro cognitivo, enfermedad vascular, CHA2DS2-VASc y Wells como los principales factores pronósticos de MACE. CONCLUSIÓN: Los pacientes del 4° cuartil (Q4) con riesgo de desarrollar FA presentaban un mayor riesgo cardiovascular previo diagnóstico de FA, especialmente en ERC, cardiopatía isquémica y arteriopatía periférica. El diagnóstico de FA multiplica por cuatro la incidencia de insuficiencia cardíaca y por ocho la de MACE. AdaBoost ofrece un enfoque predictivo más preciso para la identificación precoz del riesgo de MACE en la evaluación de los pacientes con FA.