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Enregistrement W4415855138 · doi:10.26599/1671-5411.2025.10.006

Cognitive function disparities among atrial fibrillation patients with varying comorbidities

2025· article· en· W4415855138 sur OpenAlexaboutno aff
Meiqi Zhao, Ting Shen, Jiaxin Liu, Meilin Xu, Xin Li, He Liu, Yu Kong, Changsheng Ma

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésAtrial fibrillationCognitionComorbidityMEDLINECognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec><strong>BACKGROUND</strong> Mild cognitive impairment (MCI) is common in atrial fibrillation (AF) patients and may develop earlier in those with multiple cardiovascular comorbidities, potentially impairing self-management and treatment adherence. This study aimed to characterize the prevalence and profile of MCI in AF patients, examine its associations with cardiovascular comorbidities, and assess how these comorbidities influence specific cognitive domains. </sec><sec><strong>METHODS</strong> This cross-sectional study analyzed data from AF patients who underwent cognitive assessment between 2017 and 2021. Cognitive status was categorized as MCI or non-MCI based on the Montreal Cognitive Assessment. Associations between comorbidities and MCI were assessed by logistic regression, and cognitive domains were compared using the Mann-Whitney <i>U</i> test. </sec><sec><strong>RESULTS</strong> Of 4136 AF patients (mean age: 64.7 ± 9.4 years, 64.7% male), 33.5% of patients had MCI. Among the AF patients, 31.2% of patients had coronary artery disease, 20.1% of patients had heart failure, and 18.1% of patients had hypertension. 88.7% of patients had left atrial enlargement, and 11.0% of patients had reduced left ventricular ejection fraction. Independent factors associated with higher MCI prevalence included older age (OR = 1.04, 95% CI: 1.03–1.05, <i>P</i> &lt; 0.001), lower education level (OR = 1.51, 95% CI: 1.31–1.73, <i>P</i> &lt; 0.001), hypertension (OR = 1.28, 95% CI: 1.07–1.52, <i>P</i> = 0.001), heart failure (OR = 1.24, 95% CI: 1.04–1.48, <i>P</i> = 0.020), and lower left ventricular ejection fraction (OR = 1.43, 95% CI: 1.04–1.98, <i>P</i> = 0.028). A higher CHA<sub>2</sub>DS<sub>2</sub>-VASc score (OR = 1.27, 95% CI: 1.22–1.33, <i>P</i> &lt; 0.001; ≥ 2 points <i>vs.</i> &lt; 2 points), and greater atherosclerotic cardiovascular disease burden (OR = 1.45, 95% CI: 1.02–2.08, <i>P</i> = 0.040; 2 types <i>vs.</i> 0 type) were linked to increased MCI risk. These above factors influenced various cognitive domains. </sec><sec><strong>CONCLUSIONS</strong> MCI is common in AF and closely associated with cardiovascular multimorbidity. Patients with multiple comorbidities are at higher risk, highlighting the importance of routine cognitive assessment to support self-management and integrated care. </sec>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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