Impact of cardiology follow-up care on treatment and outcomes of patients with new atrial fibrillation discharged from the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The first presentation of atrial fibrillation (AF) is often to an emergency department (ED). We evaluated the association of subsequent specialist care with morbidity and mortality. METHODS AND RESULTS: Retrospective cohort study of all adults in Alberta, Canada, with a new primary diagnosis of AF treated and released during an index ED visit between 2009 and 2015. Types of physician follow-up within 3 months of ED visit was analysed using Cox proportional hazards models with time-varying covariates. Outcomes were evaluated at 1 year. Of 7986 patients, 476 (6.0%) had no physician follow-up within 3 months, whereas 2730 (34.2%) attended a non-specialist only, 1277 (16.0%) an internal medicine specialist, and 3503 (43.9%) cardiology. An increasing gradient of cardiac investigations occurred across these groups. Cardiology compared with non-cardiologist care was associated with approximately two-fold greater electrophysiology interventions and revascularization, and increased use of beta-blockers (48.9% vs. 43.0%, P < 0.0001), statins (31.4% vs. 26.7%, P < 0.0001), and oral anticoagulation in patients with CHADS2 scores ≥1 (53.7% vs. 43.6%, P < 0.0001). In the subsequent year, cardiology care was associated with fewer deaths [adjusted hazard ratio (aHR) 0.72, 95% confidence interval (CI) 0.55-0.93], strokes (aHR 0.60, 95% CI 0.37-0.96), or major bleeds (aHR 0.69, 95% CI 0.53-0.89). No differences in the risk of hospitalization or ED visits were associated with cardiology care. CONCLUSION: Cardiology care after an ED visit for symptomatic new-onset AF is associated with better prognosis. The benefit may be mediated through more intensive investigation, identification, and treatment of cardiovascular risk factors and disease.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».