Healthcare Resource Utilization in Patients with Newly Diagnosed Atrial Fibrillation: A Global Analysis from the GARFIELD-AF Registry
Notice bibliographique
Résumé
The management of atrial fibrillation (AF), the most common sustained arrhythmia, impacts healthcare resource utilization (HCRU). This study aims to estimate global resource use in AF patients, using the GARFIELD-AF registry. A prospective cohort study was conducted to characterize HCRU in AF patients enrolled in sequential cohorts from 2012 to 2016 in 35 countries. Components of HCRU studied were hospital admissions, outpatient care visits, and diagnostic and interventional procedures occurring during follow-up. AF-related HCRU was reported as the percentage of patients demonstrating at least one event and was quantified as rate-per-patient-per-year (PPPY) over time. A total of 49,574 patients was analyzed, having an overall median follow-up of 719 days. Almost all patients (99.5%) had at least one outpatient care visit, while hospital admissions were the second most frequent medical contact, with similar proportions in North America (37.5%) and Europe (37.2%), and slightly higher in the other GARFIELD-AF countries (42.0%; namely Australia, Egypt, and South Africa). Asia and Latin America showed lower percentages of hospitalizations, outpatient care visits, and diagnostic and interventional procedures. Analyses of GARFIELD-AF highlighted the vast AF-related HCRU, underlying significant geographical differences in the type, quantity, and frequency of AF-related HCRU. These differences were likely attributable to health service availability and differing models of care.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 ».