Abstract 13826: Atrial Fibrillation Symptom Clusters Increase Hospitalizations and Emergency Department Visits
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Symptoms are a predictor of hospitalizations in adults with atrial fibrillation (AF). Symptom clusters are groups of two or more symptoms that are related due to shared mechanisms or a shared impact on outcomes. The impact of AF specific symptom clusters on hospitalization and emergency department (ED) visits has not previously been examined. Hypothesis: We assessed the hypothesis that symptom clusters were associated with AF-related hospitalizations and ED visits. Methods: We examined pre-existing data for 1,501 adults in the Vanderbilt AF Registry, a clinical biorepository that prospectively enrolls both AF patients and their family members. Our sample consists of subjects with confirmed AF and a completed symptom survey (derived from the University of Toronto AF Severity Scale, Chronbach’s α for symptom burden is 0.94). Seven common AF symptoms were measured on a 5 point Likert scale. Our outcomes were self-reported number of AF-related hospitalizations and ED visits in the past 12 months. To identify symptom clusters we used hierarchical cluster analysis, Ward’s method, and Euclidean distance as the dissimilarity measure. The ideal number of clusters was determined with dendrograms, pseudo F, and pseudo T. We used Poisson regression to examine whether the identified clusters were associated with hospitalization and ED visit rates controlling for clinical characteristics. Results: Our sample was primarily male (67%) and Caucasian (96%) with a mean age of 58.4 (± 12.2) years. Two symptom clusters were identified, which we labeled the At Rest cluster (fatigue at rest, shortness of breath at rest, chest pain, and dizziness) and the With Activity cluster (shortness of breath with activity and exercise intolerance). Palpitations was the only symptom that did not cluster with other symptoms. Subjects who experienced all the symptoms in the At Rest cluster had an adjusted incident rate ratio for hospitalizations of 1.9 (p<0.0001) and for ED visits of 2.8 (p<0.0001). There was no statistically significant association between the With Activity cluster and either clinical outcome. Conclusion: We identified two AF-specific symptom clusters. Only the At Rest cluster was significantly associated with AF-related hospitalizations and ED visits.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».