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Enregistrement W2111786081 · doi:10.1161/circep.110.958033

Development and Validation of the Atrial Fibrillation Effect on QualiTy-of-Life (AFEQT) Questionnaire in Patients With Atrial Fibrillation

2010· article· en· W2111786081 sur OpenAlexaff
John A. Spertus, Paul Dorian, Rosemary S. Bubien, Steve Lewis, Donna Godejohn, Matthew R. Reynolds, Dhanunjaya Lakkireddy, Alan P. Wimmer, Anil K. Bhandari, Caroline Burk

Notice bibliographique

RevueCirculation Arrhythmia and Electrophysiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationQuality of life (healthcare)Intraclass correlationObservational studyAsymptomaticInternal medicinePhysical therapyActivities of daily livingProspective cohort studyPsychometricsClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) has a deleterious impact on health-related quality-of-life (HRQoL), but measuring this outcome is difficult. A comprehensive, validated, disease-specific questionnaire to measure the spectrum of QoL domains affected by AF and its treatment is not available. We developed and validated a 20-item questionnaire, Atrial Fibrillation Effect on QualiTy-of-life (AFEQT), in a 6-center, prospective, observational study. METHODS AND RESULTS: Factor analyses established 4 conceptual domains (Symptoms, Daily Activities, Treatment Concern, and Treatment Satisfaction) from which individual domain and global scores were calculated. Participants from 6 centers completed the AFEQT at baseline, at month 1, and at month 3. Psychometric analyses included internal consistency and known-group validity. Test-retest reliability was assessed by comparing 1-month changes in scores among those with no change in therapy. Effect size was used to assess responsiveness after intervention. Among 219 patients age 62±11.9 years, 94% completed the AFEQT at baseline and 3 months; 66% had paroxysmal, 24% persistent, 5% longstanding persistent, and 5% permanent AF. Internal consistency was >0.88 for all scales. Lower AFEQT scores were observed with increased AF severity, categorized as asymptomatic, mild, moderate and severe, respectively: 71.2±20.6, 71.3±19.2, 57.9±19.0, and 42.0±21.2. Intraclass correlations for Overall, Symptoms, Daily Activities, Treatment Concern, and Satisfaction scores were 0.8, 0.5, 0.8, 0.7, and 0.7, respectively. Changes in 3-month scores were larger after ablation than with pharmacological adjustments, and both were greater than those observed in stable patients. CONCLUSIONS: This initial validation of AFEQT supports its use as an outcome in studies and a means to clinically follow patients with AF.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations485
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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