<p>Quality of Life and Frailty Syndrome in Patients with Atrial Fibrillation</p>
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Atrial fibrillation (AF) and frailty syndrome (FS) are a part of the aging process. Both are still of great importance in the assessment of quality of life (QoL). There is definitely a lack of research clarifying the association between FS and QoL in AF patients. Objective: The aim of this study was to evaluate the influence of FS on QoL in AF patients. Materials and Methods: The retrospective and observational study included 158 inpatients with mean age 69.8± 7.1 years, treated for AF in the cardiac department from 1 April 2019 to 31 June 2019. The following instruments were used: the Arrhythmia-Specific Questionnaire in Tachycardia and Arrhythmia (ASTA) and the Edmonton Frail Scale (EFS). Results: The mean level of frailty in the study group was 8.5± 5.0. In 25.9% of patients, the level of frailty was mild, in 10.1% moderate, and in 17.1% severe. Patients were divided into two groups based on their frailty status. In comparative analysis of the QoL, there were significant differences between the groups: the frail group had more intense symptoms of arrhythmia than the non-frail group (14.9± 4.1 vs 11.9± 4.9; p < 0.001). In the analysis of the total score impact of arrhythmia on QoL, the frail group had a significantly higher score than the non-frail group (23.5± 5.2 vs 14.5± 5.5), which confirmed the stronger negative impact of arrhythmia on QoL. In the regression coefficient analysis, the independent predictor of symptom severity and QoL was FS. However, we observed a negative impact of diabetes, which increased the impact of arrhythmia on QoL, and physical activity, which improved QoL and decreased the impact of symptoms on everyday life. Conclusion: Patients in the frail group have worse QoL and higher impact of arrhythmia on QoL in comparison to patients in the non-frail group. Frailty is an independent predictor of higher intensity of symptoms of arrhythmia and worse QoL. Diabetes and physical activity are predictors of QoL for patients with AF. Keywords: atrial fibrillation, frailty, older age
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».