Associations of symptoms and quality of life with outcomes in patients with atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to investigate changes in atrial fibrillation (AF)-related symptoms and quality of life (QoL) over time, and their impact on prognosis. METHODS: We prospectively followed 3836 patients with known AF for a mean of 3.7 years. Information on AF-related symptoms and QoL was obtained yearly. The primary end point was a composite of stroke or systemic embolism. Main secondary end points included stroke subtypes, all-cause mortality, cardiovascular death, hospitalisation for congestive heart failure (CHF), myocardial infarction and major bleeding. We assessed associations using multivariable, time-updated Cox proportional hazards models. RESULTS: Mean age was 72 years, 72% were male. Patients with AF-related symptoms (66%) were younger (70 vs 74 years, p<0.0001), more often had paroxysmal AF (56% vs 37%, p<0.0001) and had lower QoL (71 vs 72 points, p=0.009). The incidence of the primary end point was 1.05 and 1.02 per 100 person-years in patients with and without symptoms, respectively. The multivariable adjusted HR (aHR) (95% CIs) for the primary end point was 1.11 (0.77 to 1.59; p=0.56) for AF-related symptoms. AF-related symptoms were not associated with any of the secondary end points. QoL was not significantly related to the primary end point (aHR per 5-point increase 0.98 (0.94 to 1.03; p=0.37)), but was significantly related to CHF hospitalisations (0.92 (0.90 to 0.94; p<0.0001)), cardiovascular death (0.90 (0.86 to 0.95; p<0.0001)) and all-cause mortality (0.88 (0.86 to 0.90; p<0.0001)). CONCLUSIONS: AF-related symptoms were not associated with adverse outcomes and should therefore not be the basis for prognostic treatment decisions. QoL was strongly associated with CHF, cardiovascular death and all-cause mortality.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».