Validation of patient‐reported warfarin dose in a prospective incident cohort study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Inconsistencies in the definition and the collection of warfarin dosing data could lead to bias in observational, clinical, and pharmacogenetic studies. The present study aims to assess the concordance between patient-reported and prescribed warfarin doses among new warfarin users in the Quebec Warfarin Cohort (QWC) study. METHODS: Demographic, clinical, and lifestyle data were collected at cohort entry and each three months during a 1-year follow-up period among a subgroup of 219 patients from the prospective QWC study. We evaluated the differences between reported and prescribed warfarin doses overall and at each follow-up period. Concordance was tested in a multivariate generalized linear mixed model and allowed to vary from 95% to 105% of the prescribed dose. RESULTS: Overall, there was no significant difference between reported and prescribed warfarin doses (p>0.05, Pearson coefficient=0.969, power=100%). There was also no significant difference across each of four timepoints tested (p>0.05). We found that 84.0% of the reported warfarin doses were concordant with the prescribed doses. Having a history of myocardial infarction was significantly associated with a low concordance (OR=0.494; CI 95%: 0.286-0.852). CONCLUSION: In our population, we found that patient-reported warfarin dose and prescribed warfarin dose were comparable for the conduct of observational and clinical studies as well as for the validation and implementation of warfarin dosing algorithms. Moreover, the effect was similar whether measured in new-onset users of warfarin and after up to 12 months of use.
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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 | 0,043 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».