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Enregistrement W3097672180 · doi:10.2147/vhrm.s276477

<p>Risk of Atrial Fibrillation, Ischemic Stroke and Cognitive Impairment: Study of a Population Cohort ≥65 Years of Age</p>

2020· article· en· W3097672180 sur OpenAlexaboutno aff
Josep Lluís Clua‐Espuny, Eulàlia Múria-Subirats, Juan Ballesta-Ors, Blanca Lorman-Carbó, Josep Clua-Queralt, Elena Palà, Íñigo Lechuga-Durán, Delicia Gentille-Lorente, Alejandro Bustamante, Miguel Ángel Muñoz, Joan Montaner

Notice bibliographique

RevueVascular Health and Risk Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)Internal medicineIncidence (geometry)CohortPopulationRetrospective cohort studyCohort studyObservational studyMontreal Cognitive AssessmentCardiologyPediatricsPhysical therapyCognitive impairmentDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate a model for calculating the risk of AF and its relationship with the incidence of ischemic stroke and prevalence of cognitive decline. MATERIALS AND METHODS: It was a multicenter, observational, retrospective, community-based study of a cohort of general population ≥6ct 35 years, between 01/01/2016 and 31/12/2018. Setting: Primary Care. Participants: 46,706 people ≥65 years with an active medical history in any of the primary care teams of the territory, information accessible through shared history and without previous known AF. Interventions: The model to stratify the risk of AF (PI) has been previously published and included the variables sex, age, mean heart rate, mean weight and CHA2DS2VASc score. Main measurements: For each risk group, the incidence density/1000 person/years of AF and stroke, number of cases required to detect a new AF, the prevalence of cognitive decline, Kendall correlation, and ROC curve were calculated. RESULTS: The prognostic index was obtained in 37,731 cases (80.8%) from lowest (Q1) to highest risk (Q4). A total of 1244 new AFs and 234 stroke episodes were diagnosed. Q3-4 included 53.8% of all AF and 69.5% of strokes in men; 84.2% of all AF and 85.4% of strokes in women; and 77.4% of cases of cognitive impairment. There was a significant linear correlation between the risk-AF score and the Rankin score (p < 0.001), the Pfeiffer score (p < 0.001), but not NIHSS score (p 0.150). The overall NNS was 1/19. CONCLUSION: Risk stratification allows identifying high-risk individuals in whom to intervene on modifiable risk factors, prioritizing the diagnosis of AF and investigating cognitive status.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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