Prevalence of atrial fibrillation and outcomes in older long-term care residents: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: anticoagulation is integral to stroke prevention for atrial fibrillation (AF), but there is evidence of under-treatment in older people in long-term care (LTC). OBJECTIVE: to synthesise evidence on the prevalence and outcomes (stroke, mortality or bleeding) of AF in LTC and the factors associated with the prescription of anticoagulation. METHODS: studies were identified from Medline, CINAHL, PsycINFO, Scopus and Web of Science from inception to 31 October 2019. Two reviewers independently applied the selection criteria and assessed the quality of studies using the Newcastle Ottawa Scale. RESULTS: twenty-nine studies were included. Prevalence of AF was reported in 21 studies, ranging from 7 to 38%. Two studies reported on outcomes based on the prescription of anticoagulation or not; one reported a reduction in the ischaemic stroke event rate associated with anticoagulant (AC) prescription (2.84 per 100 person years, 95% confidence interval [CI]: 1.98-7.25 versus 3.95, 95% CI: 2.85-10.08) and a non-significant increase in intracranial haemorrhage rate (0.71 per 100 person years, 95% CI: 0.29-2.15 versus 0.65, 95% CI: 0.29-1.93). The second study reported a 76% lower chance of ischaemic stroke with AC prescription and a low incidence of bleeding (n = 4 events). Older age, dementia/cognitive impairment and falls/falls risk were independently associated with the non-prescription of anticoagulation. Conversely, previous stroke/transient ischaemic attack and thromboembolism were independently associated with an increased prescription of anticoagulation. CONCLUSION: estimates of AF prevalence and factors associated with AC prescription varied extensively. Limited data on outcomes prevent the drawing of definitive conclusions. We recommend panel data collection and systems for linkage to create longitudinal cohorts to provide more robust evidence.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».