Descriptive Analysis of the Process and Quality of Oral Anticoagulation Management in Real-Life Practice in Patients with Chronic Non-valvular Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background/objectives: Expert oral anticoagulation management is the key to good outcomes and is performed variably in different health care systems throughout the world. We set out to assess the quality of anticoagulation management in five countries in patients receiving vitamin K antagonists (VKAs) for stroke prophylaxis in chronic non-valvular atrial fibrillation (NVAF), and to compare the anticoagulation management practices in these countries. \nMethods and results: This was a retrospective, multi-centre cohort study in the United States, Canada, France, Italy, and Spain. About 1,511 patients were randomly recruited from representative practices (routine medical care (RMC) in the US, Canada, and France; anticoagulation clinics in Italy and Spain) and data pertaining to their oral anticoagulation care were abstracted from their medical records. The predominant anticoagulant in use was warfarin in the US, Canada, and Italy; acenocoumarol in Spain; and fluindione in France. Documentation of care was poor in the US, Canada, and France, countries where RMC was studied. Percent INRs or time-in-therapeutic range was greater in the two anticoagulation clinic samples compared with the RMC samples. \nConclusion: Oral anticoagulation care varies considerably from country to country. Findings suggest that anticoagulation clinic care (ACC) may provide better outcomes as assessed by international normalized ratio (INR) time-in-range. Physicians tend to under treat more than over treat. Finally, documentation of care is often inadequate.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».