Abstract 8925: Current Clinical AF Treatment Targets Do Not Reflect Patient Priorities
Notice bibliographique
Résumé
Background: AF clinical trials define success as freedom from any AF episode >30 seconds. Clinically AF treatment is geared towards managing patient symptoms, yet little is known about patients’ expectations for successful AF treatment. Objective: Determine patient expectations for successful AF treatment. Methods: Patients with an AF diagnosis from a tertiary electrophysiology clinic were asked to complete the Toronto Atrial Fibrillation Severity Scale (AFSS) from the perspective of current symptoms, worst ever symptoms, and expected symptoms after successful treatment. Survey and patient clinical data were linked through the EMR. Results: Of the survey respondents (n=27), 41% were female, mean age was 69 (SD 9.7 years), and 30% had prior ablation. Overall, 59% of these patients considered AF treatment successful even with AF occurring one per year or more, and 70% would still consider treatment successful with episodes lasting minutes or more. When selecting the most important factor of success, 80% of patients selected decrease in AF frequency, 20% selected decrease in severity of symptoms, and 0 selected decrease in episode duration. A minority of patients (19%) considered treatment successful only if they never had AF again. Conclusion: A small minority of patients with AF would consider their treatment successful if they never experienced an AF episode again, which contradicts our current assessment of AF treatments. If confirmed in larger cohorts, these data support redesigning AF clinical studies to match outcomes prioritized by patients.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».