Atrial fibrillation in older inpatients: are there any differences in clinical characteristics and pharmacological treatment between the frail and the non‐frail?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is common in patients with atrial fibrillation and may impact on antithrombotic and anti-arrhythmic treatment. AIM: To describe differences in clinical characteristics, prescription of antithrombotic and anti-arrhythmic medications and incidence of haemorrhage and stroke, between frail and non-frail older inpatients. METHODS: Prospective observational study in patients aged ≥65 years with atrial fibrillation admitted to a teaching hospital in Sydney, Australia. Frailty was assessed using the Reported Edmonton Frail Scale, stroke risk with CHA2DS2-VASc score and bleeding risk with HAS-BLED score. Participants were followed after 6 months for haemorrhages and strokes. RESULTS: We recruited 302 patients (mean age 84.7 ± 7.1 years, 53.3% frail, 50% female, mean CHA2DS2-VASc 4.61 ± 1.44, mean HAS-BLED 2.97 ± 1.04). Frail participants were older and had more co-morbidities and higher risk of stroke but not haemorrhage. Upon discharge, 55.7% participants were prescribed with anticoagulants (49.3% frail, 62.6% non-frail, P = 0.02). Thirty-three per cent received antiplatelets only and 11.1% no antithrombotics, with no difference by frailty status. For anti-arrhythmics, 52.6% received rate-control drugs only, 11.8% rhythm-control drugs only and 13.5% both and 22.1% were not prescribed either, with no difference by frailty status. On univariate logistic regression, frailty decreased the likelihood of anticoagulant prescription (odds ratio (OR) 0.58, 95%CI 0.36-0.93), but this was not significant on multivariate analysis (OR 0.66, 95%CI 0.40-1.11). After 6 months, overall incidence of ischaemic stroke was 2.1%, and in patients taking anticoagulants, incidence of major/severe bleeding was 6.3%, with no significant difference between frailty groups. CONCLUSIONS: Frailty status had little impact on antithrombotic prescription and no impact on anti-arrhythmic prescription.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».