Characteristics associated with poor atrial fibrillation-related quality of life in adults with atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Few studies have examined the relationship between poor atrial fibrillation-related quality of life (AFQoL) and a battery of geriatric factors. The objective of this study is to describe factors associated with poor AFQoL in older adults with atrial fibrillation (AF) with a focus on sociodemographic and clinical factors and a battery of geriatric factors. METHODS: Cross-sectional analysis of a prospective cohort study of participants aged 65+ with high stroke risk and AF. AFQoL was measured using the validated Atrial Fibrillation Effect on Quality of Life (score 0-100) and categorized as poor (<80) or good (80-100). Chi-square and t -tests evaluated differences in factors across poor AFQoL and significant characteristics ( P < 0.05) were entered into a logistic regression model to identify variables related to poor AFQoL. RESULTS: Of 1244 participants (mean age 75.5), 42% reported poor AFQoL. Falls in the past 6 months, pre/frail and frailty, depression, anxiety, social isolation, vision impairment, oral anticoagulant therapy, rhythm control, chronic obstructive pulmonary disease and polypharmacy were associated with higher odds of poor AFQoL. Marriage and college education were associated with a lower odds of poor AFQoL. CONCLUSIONS: More than 4 out of 10 older adults with AF reported poor AFQoL. Geriatric factors associated with higher odds of reporting poor AFQoL include recent falls, frailty, depression, anxiety, social isolation and vision impairment. Findings from this study may help clinicians screen for patients with poor AFQoL who could benefit from tailored management to ensure the delivery of patient-centered care and improved well being among older adults with AF.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».