A prediction rule identified patients with atrial fibrillation at low risk of stroke while taking aspirin
Notice bibliographique
Résumé
van Walraven C, Hart RG, Wells GA, et al . A clinical prediction rule to identify patients with atrial fibrillation and a low risk for stroke while taking aspirin. Arch Intern Med 2003;163:936–43. [OpenUrl][1][CrossRef][2][PubMed][3][Web of Science][4] Q What is the accuracy of an age independent clinical prediction rule for identifying patients with non-valvular atrial fibrillation (AF) who are at low risk of all cause stroke or transient ischaemic attack (TIA) while taking aspirin? Clinical impact ratings GP/FP/Primary care ★★★★★★☆ IM/Ambulatory ★★★★★★☆ Geriatrics ★★★★★★☆ Cardiology ★★★★★★☆ ### ![Graphic][5]</img>Design: analysis of data from 6 randomised controlled trials (RCTs) to derive and validate a clinical prediction rule. ### ![Graphic][6]</img>Setting: US, Canada, Denmark, and the Netherlands. ### ![Graphic][7]</img>Patients: 2501 patients (mean age 70 y, 67% men, 93% white) with non-valvular AF who were participating in 1 of 6 RCTs. All patients had had no stroke or TIA for at least 6–24 months before entering in the trials and received aspirin at dosages between 75–325 mg/day. In most studies, patients were excluded if they had clinical indications for or contraindications to oral anticoagulation or aspirin therapy, or if they had a recent acute coronary syndrome or cardiac revascularisation. Patients were randomly … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DArchives%2Bof%2BInternal%2BMedicine%26rft.stitle%253DArch%2BIntern%2BMed%26rft.issn%253D0003-9926%26rft.aulast%253Dvan%2BWalraven%26rft.auinit1%253DC.%26rft.volume%253D163%26rft.issue%253D8%26rft.spage%253D936%26rft.epage%253D943%26rft.atitle%253DA%2BClinical%2BPrediction%2BRule%2Bto%2BIdentify%2BPatients%2BWith%2BAtrial%2BFibrillation%2Band%2Ba%2BLow%2BRisk%2Bfor%2BStroke%2BWhile%2BTaking%2BAspirin%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1001%252Farchinte.163.8.936%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F12719203%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/external-ref?access_num=10.1001/archinte.163.8.936&link_type=DOI [3]: /lookup/external-ref?access_num=12719203&link_type=MED&atom=%2Febmed%2F9%2F1%2F29.atom [4]: /lookup/external-ref?access_num=000182477400010&link_type=ISI [5]: /embed/inline-graphic-1.gif [6]: /embed/inline-graphic-2.gif [7]: /embed/inline-graphic-3.gif
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».