Impact of atrial fibrillation on productivity in working-age patients: an analysis of Swiss-AF prospective cohort study data
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We aimed to explore atrial fibrillation (AF)-induced productivity losses in working-age atrial fibrillation patients and to estimate atrial fibrillation-related indirect costs. METHODS: Between 2014 and 2017, the Swiss Atrial Fibrillation prospective cohort study (Swiss-AF) enrolled 217 working-age patients with documented atrial fibrillation. Self-reported changes in professional activity and the reasons thereof were descriptively analysed over 8 years of follow-up or until patients reached the retirement age. Results were put into perspective, and indirect costs were planned to be estimated, through comparison with a general population-based, age-, sex- and year-matched comparison sample from the Swiss labour force survey (SLFS). RESULTS: Of 217 analysed Swiss-AF patients, 14.7% reported a professional activity change (9.2% stop, 5.5% reduction) due to atrial fibrillation before the end of observation. Of those working at enrolment (n = 157), 3.8% had a subsequent professional activity change due to atrial fibrillation, 11.6% due to other reasons. Patients were more likely to report an impact of atrial fibrillation on professional activity if they had had atrial fibrillation longer and were closer to the retirement age. Slightly fewer Swiss-AF patients were employed (75%) than in the comparison sample (77%). For those working however, the degree of employment was higher (88% vs 83%). Lack of differences between the Swiss-AF patients and the comparison sample indicated no relevant indirect costs of atrial fibrillation due to lost productivity. CONCLUSION: Only a minority of atrial fibrillation patients reported a negative impact of atrial fibrillation on their professional activity. Professional activity changes due to other reasons were reported more frequently. Compared with the general population, atrial fibrillation did not cause distinct differences.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».