Patient‐reported outcomes and subsequent management in atrial fibrillation clinical practice: Results from the Utah mEVAL AF program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) significantly reduces health-related quality of life (HRQoL), previously measured in clinical trials using patient-reported outcomes (PROs). We examined AF PROs in clinical practice and their association with subsequent clinical management. METHODS: The Utah My Evaluation (mEVAL) program collects the Toronto AF Symptom Severity Scale (AFSS) in AF outpatients at the University of Utah. Baseline factors associated with worse AF symptom score (range 0-35, higher is worse) were identified in univariate and multivariable analyses. Secondary outcomes included AF burden and AF healthcare utilization. We also compared subsequent clinical management at 6 months between patients with better versus worse AF HRQoL. RESULTS: Overall, 1338 patients completed the AFSS symptom score, which varied by sex (mean 7.26 for males vs. 10.27 for females; p < .001), age (<65, 9.73; 65-74, 7.66; ≥75, 7.58; p < .001), heart failure (9.39 with HF vs. 7.67 without; p < .001), and prior ablation (7.28 with prior ablation vs. 8.84; p < .001). In multivariable analysis, younger age (mean difference 2.92 for <65 vs. ≥75; p < .001), female sex (mean difference 2.57; p < .001), pulmonary disease (mean difference 1.88; p < .001), and depression (mean difference 2.46; p < .001) were associated with higher scores. At 6-months, worse baseline symptom score was associated with the use of rhythm control (37.1% vs. 24.5%; p < .001). Similar cofactors and results were associated with increased AF burden and health care utilization scores. CONCLUSIONS: AF PROs in clinical practice identify highly-symptomatic patients, corroborating findings in more controlled, clinical trials. Increased AFSS score correlates with more aggressive clinical management, supporting the utility of disease-specific PROs guiding clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».