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Enregistrement W2982128489 · doi:10.1093/eurheartj/ehz745.0631

P3782Frailty to predict unplanned hospitalizations, stroke, bleeding and death in atrial fibrillation

2019· article· en· W2982128489 sur OpenAlexaff
Pascal Meyre, Rebecca Gugganig, Stefanie Aeschbacher, Darryl P. Leong, Steffen Blum, Michael Coslovsky, Jürg H. Beer, Giorgio Moschovitis, Deborah Mueller, Nicolas Rodondi, Samuel Stempfel, Christian Mueller, M Kuehne, David Conen, Stefan Osswald

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioAtrial fibrillationStroke (engine)Confidence intervalInternal medicineProportional hazards modelObservational studyCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim We investigated the prevalence of frailty, and the relationships between frailty and the risk of adverse clinical outcomes in patients with atrial fibrillation (AF). Methods Patients with known AF were enrolled in a nation-wide observational cohort study in Switzerland. Information on medical history, medication, lifestyle factors and clinical measurements were obtained. The primary outcome was unplanned hospitalizations, secondary outcomes were all-cause mortality, bleeding and stroke. The frailty index (FI) was measured using a cumulative deficit approach according to previously published criteria. Participants were divided into three groups (non-frail, pre-frail and frail) according to their FI at study entry. The association between frailty and clinical outcomes was assessed using multivariable adjusted Cox proportional hazard models. Results We included 2369 patients with a mean age of 73±8 years (27.3% female). The prevalence of frailty and pre-frailty was 10.6% and 60.7%, respectively. Frailty was associated with unplanned hospitalization (adjusted hazard ratio [HR] 3.59; 95% confidence interval [95% CI], 2.78–4.63; p<0.001), all-cause mortality (adjusted HR 16.72; 95% CI 7.75–36.05; p<0.001), bleeding (adjusted HR 2.46; 95% CI 1.61–3.77; p<0.001), and stroke (adjusted HR 3.29; 95% CI 1.29–8.39; p=0.01) (Figure). Similarly, pre-frailty was significantly associated with unplanned hospitalization (adjusted HR 1.82; 95% CI 1.49–2.22; p<0.001), all-cause mortality (adjusted HR 5.07; 95% CI 2.43–10.59; p<0.001) and bleeding (adjusted HR 1.53; 95% CI 1.11–2.13; p=0.01), but not with stroke. Cumulative incidence of adverse events Conclusion In our cohort, more than two thirds of AF patients were either pre-frail or frail. These patients have a high risk of unplanned hospitalizations and other adverse outcomes, indicating that frailty is a powerful tool to predict adverse clinical outcomes in AF patients. Acknowledgement/Funding Swiss National Science Foundation; Foundation for Cardiovascular Research Basel; University of Basel

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,168 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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