Abstract 25: Accuracy of Patient Identification of Atrial Fibrillation in the Clinic Setting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atrial fibrillation (AF) related symptoms are commonly reported but often difficult to directly correlate with arrhythmia. Given that symptoms largely drive management, correct patient awareness of AF is critical to implementation of appropriate therapy. Objective: To determine accuracy of patient identification of their own atrial rhythm. Methods: All AF patients in our center undergo patient reported outcome assessment with the Toronto AF Severity Scale (AFSS) immediately prior to clinic visit. Using the validated questions from the AFSS, we assessed if patients were able to accurately determine their rhythm (AF or not) compared to an electrocardiogram (ECG) during the same clinic visit. Results: We identified 254 unique patients (Table 1) with interpretable ECG and AFSS data available from the same visit. Based on ECG, 81% (n=206) were not in AF. 20 of these 206 patients (9.7%) incorrectly identified themselves in AF (Figure 1). Patients who incorrectly thought they were in AF were significantly older (p<0.05). Of the 48 (18.9%) that were in AF by ECG, 15 (31.2%) incorrectly identified themselves in sinus rhythm. There was no significant difference between sex, age or mean heart rate in patients in AF. Overall 14% (35 of 254) provided an assessment that was inconsistent with their ECG. Conclusion: Approximately one of ten patients incorrectly identified themselves as being in AF despite being in sinus rhythm. Without a standardized method to confirm if symptoms truly correlate with AF these patients may be at risk for unnecessary antiarrhythmic therapies. On the contrary, nearly a third of patients were unaware of AF which reemphasizes the incidence of asymptomatic AF.
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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 | 0,010 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».