Atrial fibrillation and oral anticoagulation in older people with frailty: a nationwide primary care electronic health records cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is common in older people and is associated with increased stroke risk that may be reduced by oral anticoagulation (OAC). Frailty also increases with increasing age, yet the extent of OAC prescription in older people according to extent of frailty in people with AF is insufficiently described. METHODS: An electronic health records study of 536,955 patients aged ≥65 years from ResearchOne in England (384 General Practices), over 15.4 months, last follow-up 11th April 2017. OAC prescription for AF with CHA2DS2-Vasc ≥2, adjusted (demographic and treatments) risk of all-cause mortality, and subsequent cerebrovascular disease, bleeding and falls were estimated by electronic frailty index (eFI) category of fit, mild, moderate and severe frailty. RESULTS: AF prevalence and mean CHA2DS2-Vasc for those with AF increased with increasing eFI category (fit 2.9%, 2.2; mild 11.2%, 3.2; moderate 22.2%, 4.0; and severe 31.5%, 5.0). For AF with CHA2DS2-Vasc ≥2, OAC prescription was higher for mild (53.2%), moderate (55.6%) and severe (53.4%) eFI categories than fit (41.7%). In those with AF and eligible for OAC, frailty was associated with increased risk of death (HR for severe frailty compared with fit 4.09, 95% confidence interval 3.43-4.89), gastrointestinal bleeding (2.17, 1.45-3.25), falls (8.03, 4.60-14.03) and, among women, stroke (3.63, 1.10-12.02). CONCLUSION: Among older people in England, AF and stroke risk increased with increasing degree of frailty; however, OAC prescription approximated 50%. Given competing demands of mortality, morbidity and stroke prevention, greater attention to stratified stroke prevention is needed for this group of the population.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».