Frailty and Anticoagulant Therapy in Patients Aged 65 Years or Older with Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Elderly adults with atrial fibrillation (AF) are at increased risk of frailty and thromboembolic complications. However, studies on the prevalence of frailty in AF patients and data on the relationship between frailty and the use of anticoagulants are limited. Methods: We conducted a cross-sectional study involving 500 participants. Patients aged 65 years or older were consecutively selected from the Chinese Atrial Fibrillation Registry study. The patient’s frailty status was assessed with use of the Canadian Study of Health and Aging Clinical Frailty Scale. We assessed the prevalence of and factors associated with frailty, and how frailty affects anticoagulant therapy. Results: In 500 elderly adults with AF (age 75.2±6.7 years; 51.6% female), 201 patients (40.2%) were frail. The prevalence of frailty was higher in females (P=0.002) and increased with age and CHA2DS2-VASc score (P for trend less than 0.001 for both). The factors associated with frailty were a history of heart failure (odds ratio [OR] 2.40, 95% confidence interval [CI] 1.39–4.14), female sex (OR 2.09, 95% CI 1.27–3.43), and advanced age (OR 1.13, 95% CI 1.09–1.17). Frail patients were significantly less likely to have ever been prescribed anticoagulants compared with nonfrail patients (81.7 vs. 54.9%, P<0.001). Conclusions: Frailty is prevalent in elderly adults with AF, especially in females, those of advanced age, and those with heart failure. Frailty status has a significant impact on prescription of anticoagulants for high-risk AF patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».