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Enregistrement W2270148934 · doi:10.1007/s40119-016-0056-4

Effect of Frailty and Age on Platelet Aggregation and Response to Aspirin in Older Patients with Atrial Fibrillation: A Pilot Study

2016· article· en· W2270148934 sur OpenAlexaboutno aff
Tu Ngoc Nguyen, Dominic Pepperell, Marie‐Christine Morel‐Kopp, Robert G. Cumming, Christopher Wård, Sarah N. Hilmer

Notice bibliographique

RevueCardiology and Therapy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAspirinAtrial fibrillationInternal medicinePlateletStroke (engine)Platelet activationCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Frailty is associated with changes in inflammation, coagulation, and possibly platelet function. Aspirin is still prescribed for stroke prevention in older patients with atrial fibrillation, although not recommended by current guidelines. In frail older people, it is unclear whether platelet aggregability and response to aspirin are altered. This study aims to investigate the effects of frailty and chronological age on platelet aggregability and on responses to aspirin in older patients with atrial fibrillation. METHODS: Inpatients with atrial fibrillation aged ≥65 years were recruited from a tertiary referral hospital in Sydney, Australia. Frailty was determined using the Reported Edmonton Frail Scale. Platelet aggregation studies were performed using whole blood impedance aggregometry. RESULTS: Data from 115 participants were analyzed (mean age 85 ± 6 years, 41% female, 52% frail). Spearman correlation coefficients found no significant associations of platelet aggregation with chronological age or with frailty score. Comparison between frail and non-frail groups showed that there was no impact of frailty status on aggregation assays amongst participants who were not taking any antiplatelet drugs. Amongst participants taking aspirin, the frail had higher adjusted arachidonic acid agonist (ASPI) test measures (AU per platelet) than the non-frail (0.11 ± 0.11 vs. 0.05 ± 0.04; p = 0.04), suggesting that in frail participants, platelet aggregation is less responsive to aspirin than in non-frail. CONCLUSIONS: We found no effect of chronological age or frailty status on platelet aggregation amongst older patients with atrial fibrillation in this pilot study. However, frailty could be associated with reduced aspirin responsiveness among older patients with atrial fibrillation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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