Blood biomarkers and development of Atrial Fibrillation within 1 year, in frail older patients. Outcomes of the Dutch-GERAF study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Atrial fibrillation (AF) is a common arrhythmia with increased prevalence in frail elderly populations. The aim of this study was to determine whether the risk factors for AF differ with increasing frailty, adjusted for age and sex. Identifying patients at risk for AF development can enhance the effectiveness of screening programs, as demonstrated in the STROKESTOP-II study. Frail elderly patients, frequently referred to geriatric outpatient clinics, often present with multi-morbidity, including cardiovascular diseases. Classical risk factors for AF may lose their discriminative value in frail patients due to their high prevalence. The GERAF cohort provides an opportunity to assess the relationship between classical and other potential risk factors and the development of AF within 1 year. Methods This analysis included GERAF data at the 1-year follow-up. Stratified by frailty status (robust, moderately frail, severely frail), regression analysis was performed to assess the association between risk factors and new-onset AF, adjusted for age and sex. AF incidence was measured over the course of 1 year. Results Among 751 patients with sinus rhythm at study entry, 31 new cases of AF were identified (4.1%). At baseline, AF prevalence was 16% in robust patients, 27% in moderately frail patients, and 37% in severely frail patients. The 1-year incidence of AF was 4.1% in robust patients, 5.5% in moderately frail patients, and 2.3% in severely frail patients. After adjustment, age was associated with new-onset AF across all frailty subgroups, but classical cardiovascular risk factors (as defined by ESC guidelines) were not predictive of new AF. Notably, the severely frail group exhibited a low incidence of new AF, in contrast to their high baseline AF prevalence (37%), suggesting a possible ceiling effect. The highest incidence of AF occurred in the moderately frail subgroup, raising the possibility that the development of AF may contribute to further frailty, potentially leading to a transition to severe frailty. Conclusions In elderly patients with multi-morbidity, age was the only predictive factor for new AF development within 1 year, while classical cardiovascular risk factors did not show predictive value. Frail patients, particularly those identified by clinical assessments, may represent the optimal target group for AF screening, while severely frail patients could potentially be excluded from such programs due to their high baseline prevalence of AF and low incidence of new cases. This study suggests a ceiling effect in the severely frail, where most susceptible patients have already developed AF, highlighting the need for tailored screening approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».