Catheter ablation for the treatment of atrial fibrillation is associated with a reduction in health care resource utilization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Catheter ablation (CA) is superior to antiarrhythmic therapy at reducing recurrence of atrial fibrillation (AF); however, there are limited data regarding whether this decrease translates into a reduction in health care resource utilization. OBJECTIVE: To evaluate the impact of AF ablation on long-term health care resource utilization. METHODS: A population-based cohort was constructed to include patients who underwent CA for AF in Quebec, Canada, between April 2005 and March 2011. Resource utilization was evaluated 24 months pre- and postindex CA procedure. RESULTS: In a cohort of 1,556 patients, resource utilization increased progressively over the 24-month period leading to index CA (P for trend <0.05 for hospitalizations, ER visits, outpatient visits, cardioversions, and echocardiograms). After index CA, all-cause hospitalizations, hospitalizations for AF, ER visits, cardioversions, and echocardiograms were reduced 12 months post-CA compared to 12 months prior (all-cause hospitalizations 0.8-0.6 per patient per year; hospitalizations for AF 0.4-0.3; ER visits 2.9-1.8; cardioversions 0.5-0.2; echocardiograms 0.8-0.5; P < 0.05 for all trends). Resource utilization continued to decline at 24 months post-CA (vs. 12 months prior) for all-cause hospitalizations (0.4), cardioversions (0.1), and echocardiograms (0.3) (per patient year; P < 0.05 for all trends). CONCLUSION: In conclusion, the pattern of increasing health care resource utilization preceding CA for AF reverses after CA to lower than preablation levels up to 24 months post-CA.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».