Symptom Network and Clusters of the Multidimensional Symptom Experience in Patients With Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The symptom network can provide a visual insight into the symptom mechanisms. However, few study authors have explored the multidimensional symptom network of patients with atrial fibrillation (AF). OBJECTIVES: We aimed to identify the core symptom and symptom clusters of patients with AF by generating a symptom network. Furthermore, we wanted to identify multiple characteristics related to symptom clusters. METHODS: This is a cross-sectional study. A total of 384 patients with AF at Tianjin Medical University General Hospital were enrolled. The University of Toronto Atrial Fibrillation Severity Scale was used to assess AF symptoms. Network analysis was used to explore the core symptom and symptom cluster. RESULTS: Shortness of breath at rest ( rs = 1.189, rc = 0.024), exercise intolerance ( rs = 1.116), shortness of breath during physical activity ( rs = 1.055, rc = 0.022), and fatigue at rest ( rc = 0.020) have the top centrality for strength and closeness. The top 3 symptoms of bridge strength were shortness of breath at rest ( rs = 0.264), dizziness ( rs = 0.208), and palpitations ( rs = 0.207). Atrial fibrillation symptoms could be clustered into the breathless cluster and the cardiac cluster. We have identified multiple factors such as mental health status, left ventricular ejection fraction, heart failure, sex, B-type natriuretic peptide, and chronic obstructive pulmonary disease as significant contributors within the breathless cluster, whereas sex, mental health status, and history of radiofrequency ablation were strongly associated with the cardiac cluster, holding promise in elucidating the underlying mechanisms of these symptoms. CONCLUSION: Special attention should be given to shortness of breath at rest as its core and bridging role in patients' symptoms. Furthermore, both the breathless and cardiac clusters are common among patients. Network analysis reveals direct connections between symptoms, symptom clusters, and their influencing factors, providing a foundation for clinicians to effectively manage patients' symptoms.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».