Abstract W P326: Evaluating Low Rates of Oral Anticoagulant Prescribing for Secondary Stroke Prevention in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence for benefit of oral anticoagulation (OAC) therapy for stroke prevention in atrial fibrillation (AF) is well established, however, many observational studies have shown underuse and high rates of discontinuation of OAC in primary and secondary stroke prevention. The purpose of this study was to identify: 1) factors associated with low rates of OAC prescribing after stroke or TIA, and 2) factors associated with lack of adherence to warfarin within one year of stroke/TIA. Methods: Data from the Ontario Stroke Registry were used to identify a cohort of patients with AF and ischemic stroke or TIA admitted to 11 stroke centers in Ontario, Canada between 2003 and 2011. Patient demographic and clinical characteristics were compared in those prescribed and not prescribed OAC at hospital discharge and within one year of stroke/TIA. Warfarin adherence was determined using prescription claims data from the Ontario Drug Benefits database for patients over the age of 65. Multiple logistic regression was used to determine independent predictors of OAC prescribing at discharge and low warfarin adherence one year after stroke/TIA. Results: Of the 5781 patients identified, 4235 (73%) were prescribed OAC at hospital discharge. Overall, older patients were less likely to receive OAC at discharge (OR for each additional year 0.98, 95% CI 0.98 to 0.99), as were those with TIA compared to ischemic stroke (OR 0.70, 95% CI 0.60 to 0.82), prior gastrointestinal bleed (OR 0.47, 95% CI 0.36 to 0.62), renal disease (OR: 0.68, 95% CI 0.47 to 0.97), dementia (OR: 0.73, 95% CI 0.60 to 0.90), and those admitted from a longterm care facility (OR: 0.53, 95% CI 0.40 to 0.70). Patients with greater stroke severity (Canadian Neurological Score 4-8 compared to CNS >8) were more likely to receive OAC (OR 1.3, 95% CI 1.1 to 1.5). In contrast, at one year, patients with greater stroke severity (CNS <4 compared to CNS >8) were less likely to be adherent to warfarin therapy (OR 0.25, 95% CI 0.10 to 0.62). Conclusions: Age, dementia, and longterm care residence are predictors of OAC underuse in secondary stroke prevention and represent key areas to be targeted for quality improvement initiatives.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».