Incident frailty and cognitive impairment by heart failure status in older patients with atrial fibrillation: the SAGE-AF study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) and heart failure (HF) frequently co-occur in older individuals. Among patients with AF, HF increases risks for stroke and death, but the associations between HF and incident cognition and physical impairment remain unknown. We aimed to examine the cross-sectional and prospective associations between HF, cognition, and frailty among older patients with AF. METHODS: The SAGE-AF (Systematic Assessment of Geriatric Elements in AF) study enrolled 1244 patients with AF (mean age 76 years, 48% women) from five practices in Massachusetts and Georgia. HF at baseline was identified from electronic health records using ICD-9/10 codes. At baseline and 1-year, frailty was assessed by Cardiovascular Health Survey score and cognition was assessed by the Montreal Cognitive Assessment. RESULTS: absent) was associated with both prevalent frailty (adjusted odds ratio [aOR]: 2.38, 95% confidence interval [CI]: 1.64-3.46) and incident frailty at 1 year (aOR: 2.48, 95% CI: 1.37-4.51). HF was also independently associated with baseline cognitive impairment (aOR: 1.60, 95% CI: 1.22-2.11), but not with developing cognitive impairment at 1 year (aOR 1.04, 95%CI: 0.64-1.70). CONCLUSIONS: Among ambulatory older patients with AF, the co-existence of HF identifies individuals with physical and cognitive impairments who are at higher short-term risk for becoming frail. Preventive strategies to this vulnerable subgroup merit consideration.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».