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Enregistrement W2602426405 · doi:10.1093/europace/18.suppl_1.i161b

17-03: Effect of Age on Atrial Fibrillation Patient's Knowledge and Perceptions about Oral Anticoagulation Therapy: Results from an International Survey

2016· article· en· W2602426405 sur OpenAlexaboutno aff
Deirdre A. Lane, Juliane Meyerhoff, Ute Rohner, Gregory Y.H. Lip

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)Internal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Stroke knowledge and perception of stroke risk are likely to affect oral anticoagulant (OAC) treatment preferences in patients with atrial fibrillation (AF). This international prospective study investigated the influence of age on patient perceptions of AF, stroke knowledge, preferences for oral anticoagulation (OAC) treatment decisions, and attributes of OAC affecting treatment choice. Methods: Cross-sectional survey of 937 AF patients receiving OAC [overall mean (SD) age 54.3(16.6) years; 37.1% female; mean (SD) CHA2 DS2 -VASc score 2.6(1.7)] recruited from 5 countries (USA, Canada, Germany, Japan, France) in those aged <65 (n = 628) and ≥65 years (n = 309). Results: Significantly fewer elderly patients had experienced a recent stroke and were less often concerned about stroke (Table). Good levels of stroke knowledge were higher in older AF patients (p < 0.001) and self-reported adherence to OAC was higher (p < 0.05). Stroke prevention was the most important factor when choosing OAC, particularly among older AF patients. Younger patients were more concerned by side effects other than major bleeding, dietary restrictions, and antidote availability when choosing OAC than older patients. *p < 0.05; **p < 0.001 vs. patients <65 years Conclusion: Younger AF patients were more concerned about stroke but had poorer stroke knowledge, and reported lower adherence to OAC. Stroke prevention is the most important factor when choosing OAC, regardless of age, with younger patients more concerned about side effects, antidote availability and dietary restrictions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2016
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