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Enregistrement W2607272280 · doi:10.1111/jce.13225

Catheter ablation for the treatment of atrial fibrillation is associated with a reduction in health care resource utilization

2017· article· en· W2607272280 sur OpenAlexafffundabout
Michelle Samuel, Meytal Avgil Tsadok, Jacqueline Joza, Hassan Behlouli, Atul Verma, Vidal Essebag, Louise Pilote

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Electrophysiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationCatheter ablationCohortPopulationCardiologyAblationEmergency medicineResource useInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeAutre devis
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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