Mild cognitive impairment in high-risk patients with chronic atrial fibrillation: a forgotten component of clinical management?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined cognitive function in older hospitalised patients with chronic atrial fibrillation (AF). DESIGN: A prospective substudy of a multicentre randomised trial of an AF-specific disease management intervention (the Standard versus Atrial Fibrillation spEcific managemenT studY; SAFETY). SETTING: Three tertiary referral hospitals within Australia. PATIENTS: A total of 260 patients with chronic AF: mean age 72±11 years, 53% men, mean CHA2DS2-VASc score 4±2. INTERVENTIONS: Cognitive function was assessed at baseline (during inpatient stay) using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). MAIN OUTCOME MEASURES: The extent of mild cognitive impairment (MCI-defined as a MoCA score <26) in AF patients and identification of independent predictors of MCI. RESULTS: Overall, 169 patients (65%, 95% CI 59% to 71%) were found to have MCI at baseline (mean MoCA score 21±3). Multiple deficits in cognitive domains were identified, most notably in executive functioning, visuospatial abilities and short-term memory. Predictors of MCI (age and sex-adjusted) were lower education level (technical/trade school level OR 6.00, 95% CI 2.07 to 17.42; <8 years school education OR 5.29, 95% CI 1.95 to 14.36 vs 8-13 years), higher CHA2DS2-VASc score (OR 1.46, 95% CI 1.23 to 1.74) and prescribed digoxin (OR 2.19, 95% CI 1.17 to 4.10). CONCLUSIONS: MCI is highly prevalent amongst typically older high-risk patients hospitalised with AF. Routine assessment of cognitive function with adjustment of clinical management is indicated for this patient group.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».