The Symptom Experience of Patients With Atrial Fibrillation Before Their Initial Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF), the most common form of dysrhythmia, steadily increases in prevalence with age. If left untreated, AF significantly increases the risk of stroke, heart failure, and death. Despite the increasing prevalence, there are significant research gaps in the prediagnosis symptom experiences of patients with AF. OBJECTIVE: The purpose of this qualitative descriptive study was to explore the prediagnosis symptom experience of patients with AF. METHODS: Participants 19 years or older with AF diagnosed in the previous year were recruited (n = 26) from outpatient cardiac rehabilitation and AF clinics. Semistructured interviews, broadly guided by the Symptom Experience Model, explored perceptions, evaluations, and responses to AF symptoms. Thematic analysis used a 2-step approach, deductively coding for participants' symptom perceptions, evaluations, and responses and inductively coding within these broader Symptom Experience Model concepts. RESULTS: Perception involved awareness of bodily sensations, ranging from imperceptible noticing to commanding attention, heightened by rest and activity. In evaluation, participants used self-derived theories to explain their symptoms, gathered evidence to support/refute their theories, and formulated alternative theories as symptoms changed over time. Responses consisted of nontreatment, self-treatment, and health seeking; most participants needed repeated healthcare visits before diagnosis. CONCLUSIONS: The current study identified challenges participants experienced in developing awareness of their AF symptoms, the complex cognitive processes associated with evaluation, and barriers that made it difficult to respond to AF symptoms in a timely manner. Understanding the prediagnosis symptom experience from the patient's perspective is essential for the enhancement of current AF screening practices.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».