The Role of Sleep Disturbance, Depression and Anxiety in Frail Patients with AF–Gender Differences
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to assess the link between anxiety and depression and frailty syndrome (FS) in patients with atrial fibrillation (AF) with regard to gender differences. MATERIAL AND METHODS: The study was conducted on 158 patients with AF (mean age 70.4 ± 7.6). The study used the hospital anxiety and depression scale (HADS-M), the Athens insomnia scale (AIS) and the Edmonton frailty scale to assess and compare anxiety, depression, and sleep disturbance between frail and non-frail patients with AF. RESULTS: < 0.001) in frail patients compared to non-frail patients. The analysis of the level of anxiety, depression and FS did not show any significant differences between the studied women and men. However, statistically, significant differences were observed when FS occurred, regardless of gender. Anxiety disorders were observed in 75.5% of patients with FS and in 16.7% without frailty, whereas depressive disorders were observed in 73.6% of frail patients and in 4.2% without frailty. In an analysis of the impact of cumulative variables on the level of frailty, the risk of FS in patients with anxiety/depression and sleep disturbance is almost 500 times higher compared to patients without anxiety/depression and sleep disturbance. The risk of frailty in patients with sleep disturbance only is thirteen times higher than in the reference group, i.e., in patients without depression/anxiety and sleep disturbances. CONCLUSIONS: Patients with AF and FS show deeper anxiety, depression and sleep disturbances. Gender does not influence the risk of frailty in AF patients. Frailty in patients with AF is associated with a higher risk of depression, sleep disturbances and anxiety.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».