Surveillance for Outcomes Selected as Atrial Fibrillation Quality Indicators in Canada: 10-Year Trends in Stroke, Major Bleeding, and Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundWhether advances in identification and management of atrial fibrillation and atrial flutter (collectively, AF) have led to improved outcomes is unclear. We sought to study trends in clinical outcomes selected as quality indicators for nonvalvular AF in Canada.MethodsWe identified hospitalized patients with a first diagnosis of nonvalvular AF between April 2006 and March 2015, in all of Canada except Quebec. We assessed trends in 1-year incidence of stroke/systemic embolism (SSE), major bleeding, and initial heart failure (HF) hospitalization.ResultsThe cohort included 466,476 patients. The median age was 77 years (interquartile range, 68-84 years), 46% were female, and 68% had a Congestive Heart Failure, Hypertension, Age (≥75 years), Diabetes, Stroke/Transient Ischemic Attack, Vascular Disease, Age (65-74 years), Sex (Female) (CHA2DS2-VASc) score > 3. Within 1 year of discharge, 3.5% were hospitalized for stroke or SSE, 1.6% for major bleeding, and 8.6% for new HF. Over the study period, the crude rate of SSE declined from 3.6% to 3.3% (P = 0.002), whereas the rates of hospitalization for new HF and for major bleeding did not significantly change. After adjustment for CHA2DS2-VASc score, the yearly rates of incident SSE (risk ratio, 0.99; 95% confidence interval [CI], 0.98-0.99; P = 0.002) and HF (risk ratio, 0.99; 95% CI, 0.99-1.00; P = 0.001) declined ≤ 1% absolute, whereas major bleeding remained unchanged (risk ratio, 1.00; 95% CI, 0.99-1.00; P = 0.28).ConclusionsAmong hospitalized patients with nonvalvular AF in Canada, the rate of SSE and new HF decreased modestly over a 10-year period, with no significant change in major bleeding. Efforts to study process-based quality indicators, with increased focus on HF prevention, are needed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».