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Enregistrement W116679998 · doi:10.1182/blood.v122.21.1738.1738

Patients’ Knowledge Of Anticoagulation and Its Association With Clinical Characteristics, INR Control and Warfarin-Related Adverse Events

2013· article· en· W116679998 sur OpenAlexaff
Poupak Rahmani, Charlotte Guzman, Mark Blostein, Ashley Tabah, Alla Muladzanov, Susan R. Kahn

Notice bibliographique

RevueBlood · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcGill University Health CentreJewish General HospitalMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWarfarinAdverse effectThrombosisTest (biology)Internal medicinePediatricsEmergency medicineAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Whether level of knowledge of anticoagulation (AC) among patients on warfarin plays a role in maintenance of therapeutic INR or in warfarin-related adverse events is controversial. Most studies conducted on this subject had small patient sample sizes and did not use validated questionnaires to assess patients’ knowledge of AC. Objectives To use the validated Oral Anticoagulation Knowledge (OAK) test (Zeolla MM, 2006) to assess knowledge of AC among patients attending a busy AC clinic, and to examine associations between level of knowledge, INR control and adverse events. We hypothesized that patients with higher OAK test scores (i.e. greater knowledge) would have better INR control (primary outcome) and fewer bleeding and thrombosis events (secondary outcomes). Methods Consecutive patients who had been followed in our AC clinic (tertiary care, university-affiliated hospital, 20,000 patient-visits per year) for at least one year and consented to participate were asked to complete the OAK test. The OAK test is a 20-question multiple-choice questionnaire that assesses patients’ knowledge of warfarin AC. A passing score is ≥15 correct responses. Patient charts were reviewed to obtain data on clinical and demographic characteristics, and information on INR values and any thrombosis or bleeding events during the preceding 1 year period. Associations between OAK scores and patient characteristics, INR control and bleeding/thrombosis events were assessed by chi-square and t-tests, as appropriate. Results Among 252 patients screened for participation, 225 met the inclusion criteria and completed the OAK test. Mean (SD) age was 70 (13.4) years, 53% were male and 75% were on warfarin for >3 years. Indications for AC were atrial fibrillation in 65%, VTE in 8%, mechanical heart valve in 10%, and other in 19%. The mean OAK score was 12/20, and 64% failed the OAK test. Predictors of a pass score on the OAK test were younger age (p= 0.01) and higher level of education (p=0.03). Over the preceding year, 57.3% of INRs were therapeutic, 25.1% subtherapeutic and 17.4% supratherapeutic, and there were 22 bleeding events and 5 thrombosis events. There was no association between OAK score and INR control, or OAK score and bleeding or thrombosis events. Conclusion To our knowledge, this is the first study to use the validated OAK test to assess patients’ AC knowledge. We found that younger and more educated patients were more likely to pass the OAK test; however, OAK test result did not predict INR control or occurrence of bleeding or thrombotic events. The OAK test may not be sensitive enough to capture the standard of care practiced in different anticoagulation clinics (e.g. differences in teaching material, frequency of INR checks in stable patients). Also, for some patients, AC knowledge among their caretakers may be more important than self-knowledge. Further research is needed to assess the relationship between AC knowledge, INR control and adverse clinical outcomes. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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