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Enregistrement W4385493624 · doi:10.3389/fcvm.2023.1212587

Mid-term changes in cognitive functions in patients with atrial fibrillation: a longitudinal analysis of the Swiss-AF cohort

2023· article· en· W4385493624 sur OpenAlexaff
Alexandra S. Wueest, Priska Zuber, Michael Coslovsky, Nikki Rommers, Nicolas Rodondi, Bariş Gencer, Giorgio Moschovitis, Maria Luisa De Perna, Jürg H. Beer, Tobias Reichlin, Philipp Krisai, Anne Springer, David Conen, Annina Stauber, Andreas S. Mueller, Rebecca E. Paladini, Michael Kühne, Stefan Osswald, Andreas U. Monsch, Leo H. Bonati

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesServierSchweizerische HerzstiftungMerz PharmaceuticalsDaiichi-SankyoBiosense WebsterSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungH. Lundbeck A/SFoundation for Cardiovascular ResearchDaiichi Sankyo EuropeSanofiBiogenMicroPortGlaxoSmithKlineBristol-Myers SquibbAstraZenecaClaret MedicalUniversität BaselAmgenPfizerBoston Scientific CorporationNational Science Foundation
Mots-clésMedicineCognitionCohortAtrial fibrillationCognitive testDigit symbol substitution testEffects of sleep deprivation on cognitive performanceInternal medicineHazard ratioLongitudinal studyCardiologyProspective cohort studyPsychiatryConfidence intervalPlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Longitudinal association studies of atrial fibrillation (AF) and cognitive functions have shown an unclear role of AF-type and often differ in methodological aspects. We therefore aim to investigate longitudinal changes in cognitive functions in association with AF-type (non-paroxysmal vs. paroxysmal) and comorbidities in the Swiss-AF cohort. Methods: Seven cognitive measures were administered up to five times between 2014 and 2022. Age-education standardized scores were calculated and association between longitudinal change in scores and baseline AF-type investigated using linear mixed-effects models. Associations between AF-type and time to cognitive drop, an observed score of at least one standard deviation below individual's age-education standardized cognitive scores at baseline, were studied using Cox proportional hazard models of each cognitive test, censoring patients at their last measurement. Models were adjusted for baseline covariates. Results: 2,415 AF patients (mean age 73.2 years; 1,080 paroxysmal, 1,335 non-paroxysmal AF) participated in this Swiss multicenter prospective cohort study. Mean cognitive scores increased longitudinally (median follow-up 3.97 years). Non-paroxysmal AF patients showed smaller longitudinal increases in Digit Symbol Substitution Test (DSST), Cognitive Construct Score (CoCo)and Trail Making Test part B (TMT-B) scores vs. paroxysmal AF patients. Diabetes, history of stroke/TIA and depression were associated with worse performance on all cognitive tests. No differences in time to cognitive drop were observed between AF-types in any cognitive test. Conclusion: This study indicated preserved cognitive functioning in AF patients, best explained by practice effects. Smaller practice effects were found in non-paroxysmal AF patients in the DSST, TMT-B and the CoCo and could indicate a marker of subtle cognitive decline. As diabetes, history of stroke/TIA and depression-but not AF-type-were associated with cognitive drop, more attention should be given to risk factors and underlying mechanisms of AF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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