An Integrated Management Approach to Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is the most common sustained cardiac arrhythmia resulting in mortality and morbidity. Gaps in oral anticoagulation and education of patients regarding AF have been identified as areas that require improvement. METHODS AND RESULTS: A before-and-after study of 433 patients with newly diagnosed AF in the 3 emergency departments in Nova Scotia from January 1, 2011 until January 31, 2014 was performed. The "before" phase underwent the usual-care pathway for AF management; the "after" phase was enrolled in a nurse-run, physician-supervised AF clinic. The primary outcome was a composite of death, cardiovascular hospitalization, and AF-related emergency department visits. A propensity analysis was performed to account for differences in baseline characteristics. RESULTS: A total of 185 patients were enrolled into the usual-care group, and 228 patients were enrolled in the AF clinic group. The mean age was 64±15 years and 44% were women. In a propensity-matched analysis, the primary outcome occurred in 44 (26.2%) patients in the usual-care group and 29 (17.3%) patients in the AF clinic group (odds ratio 0.71; 95% CI [0.59, 1]; P=0.049) at 12 months. Prescription of oral anticoagulation was increased in the CHADS2 ≥2 group (88.4% in the AF clinic versus 58.5% in the usual-care group, P<0.01). CONCLUSIONS: Adoption of this integrated management approach for the burgeoning population of AF may provide an overall benefit to cardiovascular morbidity and mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».