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Enregistrement W3016603132 · doi:10.1161/circep.119.007775

Factors Associated With Large Improvements in Health-Related Quality of Life in Patients With Atrial Fibrillation

2020· article· en· W3016603132 sur OpenAlexaff
Benjamin A. Steinberg, DaJuanicia N. Holmes, Karen S. Pieper, Larry A. Allen, Paul S. Chan, Michael D. Ezekowitz, James V. Freeman, Gregg C. Fonarow, Bernard J. Gersh, Elaine M. Hylek, Peter R. Kowey, Kenneth W. Mahaffey, Gerald V. Naccarelli, James A. Reiffel, Daniel E. Singer, Eric D. Peterson, Jonathan P. Piccini, R. A. Mendelson, Adil Al‐Nahhas, J NEUTEL, Babu J. Padanilam, Dengji Pan, James J. Poock, J.D. Raffetto, R. Greengold, P G Roan, F. Saba, Melanie K. Sackett, R. Schneider, Zachary Seymour, Jeffrey G. Shanes, J. Kevin Shoemaker, Victoria Simms, Nasser Smiley, David H. Smith, C. Snipes, Rodolfo Sotolongo, Cezar Staniloae, S. Stoltz, D.P. Suresh, Tahir Tak, A. Tannenbaum, Samir Turk, Kishor Vora, P. Randhawa, James S. Zebrack, Eduardo Silva, Edward T. Riley, D. Weinstein, Tomas Vasiliauskas, Seth Goldbarg, R. David Hayward, Chakri Yarlagadda, D. Laurion, A. Osunkoya, Richéal Burns, Tatsiana Castor, David G. Spiller, C. Luttman, Stephen D. Anton, Jeremy R. McGarvey, Robert D. Guthrie, George T. Deriso, Raymond Flood, L H Fleischer, J.S. Fierstein, Rajiv Aggarwal, George B. Jacobs, Nasser Adjei, Ayim Akyea-Djamson, Alessandra Alfieri, Jenny Bacon, Noel W. Bedwell, PB Berger, Joni I. Berry, Ravi Bhagwat, Stephen R. Bloom, Fernando Boccalandro, Jaïr Dilmé Capó, Sumit Kapadia, Rene Casanova, J.E. Morriss, Thomas Christensen, J. Elsen, Ramin Farsad, David J. Fox, Brad Frandsen, M. Gelernt, Stephanie Gill, Søren Grubb, Cassandra L. Hall, H Harris, David R. Hotchkiss, J. Ip, Naseem Jaffrani, Alan Wayne Jones, John F. Kazmierski, F. Waxman, G. Larsen Kneller, Ajay Labroo, Bernard M. Jaffe, Mark Lebenthal, David Lee, Michael Lillestol, Kenneth M. Leclerc, Paul Maccaro, Nolan Mayer, J Kozłowski, Sanford P. Benjamin, Robert Detweiler, Petar Igic, Tatum Jackson, Janine Pappas, Ryan Littlefield, Anna Frey, Robert B. Vranian, Paul Grena, Amy Arouni, John Quinn, Kevin D. Browne, Steven L. Forman, Martin Ebinger, Ronald Blonder, H. Snyder, S. Slabic, David Williams, Renato T. Stein, Scott W. Kirkland, Kenneth D. Cohen, W. W. Walthall, Keith L. Davis, Brian Snoddy, Olga Franco Alvarado, Corinne L. Leach, Steven A. Rothman, Anand Sharma, Abiodun G Olatidoye, Soufian Almahameed, Shelly Rosenthal, Gerd Sutter, William M. Reiter, T. Thompson, Stephen Thew, Junji Kobayashi, M. Williams, Joel H. Kramer, Sidrah Latif, B. Rhee, Alma J Adler, D. Ruiz-Serrano, Stanley Stringam, K. Wolok, Augusto Focil, Samuel Butman, Henry Ingersoll, R. P. Borge, Y. Al-Saghir, Paul Coats, Neil Farris, Karen Shore, Marlene B. Schwartz, C. Gornick, P. Eilat, Erin Burke Quinlan, Y. Paliwal, Rito Mitra, Ahmad Jingo, Asma Aslam, Robert Watson, Stephen Voyce, Mintu P. Turakhia, D. Goytia-Leos, Miriam Lurie, G. Mallis, Brett D. Atwater, John Strobel, John M. Murray, D M Fisher, Mutaz I. Atieh, Reid D. Landes, Andrew Drabick, Ece Harman, B. Ashcraft, M. Krista, A. Videlefsky, E. Rivera Zayas, A.E. Tan

Notice bibliographique

RevueCirculation Arrhythmia and Electrophysiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésAtrial fibrillationQuality of life (healthcare)MedicineCardiologyInternal medicineQuality (philosophy)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Atrial fibrillation (AF) adversely impacts health-related quality of life (hrQoL). While some patients demonstrate improvements in hrQoL, the factors associated with large improvements in hrQoL are not well described. Methods: We assessed factors associated with a 1-year increase in the Atrial Fibrillation Effect on Quality-of-Life score of 1 SD (≥18 points; 3× clinically important difference), among outpatients in the Outcomes Registry for Better Informed Treatment of Atrial Fibrillation I registry. Results: Overall, 28% (181/636) of patients had such a hrQoL improvement. Compared with patients not showing large hrQoL improvement, they were of similar age (median 73 versus 74, P =0.3), equally likely to be female (44% versus 48%, P =0.3), but more likely to have newly diagnosed AF at baseline (18% versus 8%; P =0.0004), prior antiarrhythmic drug use (52% versus 40%, P =0.005), baseline antiarrhythmic drug use (34.8% versus 26.8%, P =0.045), and more likely to undergo AF-related procedures during follow-up (AF ablation: 6.6% versus 2.0%, P =0.003; cardioversion: 12.2% versus 5.9%, P =0.008). In multivariable analysis, a history of alcohol abuse (adjusted OR, 2.41; P =0.01) and increased baseline diastolic blood pressure (adjusted OR, 1.23 per 10-point increase and >65 mm Hg; P =0.04) were associated with large improvements in hrQoL at 1 year, whereas patients with prior stroke/transient ischemic attack, chronic obstructive pulmonary disease, and peripheral arterial disease were less likely to improve ( P <0.05 for each). Conclusions: In this national registry of patients with AF, potentially treatable AF risk factors are associated with large hrQoL improvement, whereas less reversible conditions appeared negatively associated with hrQoL improvement. Understanding which patients are most likely to have large hrQoL improvement may facilitate targeting interventions for high-value care that optimizes patient-reported outcomes in AF. Registration: URL: http://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT01165710.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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