Cognitive impairment, age, quality of life, and treatment strategy for atrial fibrillation in older adults: The <scp>SAGE‐AF</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) treatment includes anticoagulation for high stroke risk individuals and either rate or rhythm control strategies. We aimed to investigate the impact of age, geriatric factors, and medical comorbidities on choice of rhythm versus rate control strategy in older adults. METHODS: VASc score ≥2 and eligible for anticoagulation were recruited for the Systematic Assessment of Geriatric Elements-AF (SAGE-AF) prospective cohort study. An interview that included measures of HRQoL, cognitive function, vision, hearing, and frailty was performed. The association between these elements and AF treatment strategy was examined by multivariable logistic regression models. RESULTS: One thousand two hundred forty-four participants (mean age 76 years; 49% female; 85% non-Hispanic white) were enrolled. Rate and rhythm control were used in 534 and 710 participants, respectively. Compared to participants <75 years, those ≥75 were more likely to be treated with a rate control strategy (age 75-84 adjusted odds ratio [aOR] 1.37 [95% CI 0.99, 1.88]; age 85+ aOR = 2.05, 95% CI 1.30, 3.21). Those treated with a rate control strategy were more likely to have cognitive impairment (aOR = 1.50, 95% CI 1.13, 1.99), and peripheral vascular disease (PVD) (aOR = 1.82, 95% CI 1.22, 2.72) but less likely to have visual impairment (aOR 0.73 [0.55, 0.98]), congestive heart failure (CHF; aOR 0.68 [0.49, 0.94]) or receive anticoagulation (aOR 0.53, 95% CI 0.36, 0.78). CONCLUSION: Older age, cognitive impairment, and PVD were associated with use of rate control strategy. Visual impairment, CHF, and anticoagulation use were associated with a rhythm control strategy. There was no difference in HRQoL between the rate and rhythm control groups. This study suggests that certain geriatric elements may be associated with AF treatment strategies. Further study is needed to evaluate how these decisions affect outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».