Developing an Atrial Fibrillation Guideline Support Tool (AFGuST) for shared decision making
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patient values and preferences are an important component to decision making when tradeoffs exist that impact quality of life, such as tradeoffs between stroke prevention and hemorrhage in patients with atrial fibrillation (AF) contemplating anticoagulant therapy. Our objective is to describe the development of an Atrial Fibrillation Guideline Support Tool (AFGuST) to assist the process of integrating patients' preferences into this decision. MATERIALS AND METHODS: CHA2DS2VASc and HAS-BLED were used to calculate risks for stroke and hemorrhage. We developed a Markov decision analytic model as a computational engine to integrate patient-specific risk for stroke and hemorrhage and individual patient values for relevant outcomes in decisions about anticoagulant therapy. RESULTS: Individual patient preferences for health-related outcomes may have greater or lesser impact on the choice of optimal antithrombotic therapy, depending upon the balance of patient-specific risks for ischemic stroke and major bleeding. These factors have been incorporated into patient-tailored booklets which, along with an informational video, were developed through an iterative process with clinicians and patient focus groups. KEY LIMITATIONS: Current risk prediction models for hemorrhage, such as the HAS-BLED, used in the AFGuST, do not incorporate all potentially significant risk factors. Novel oral anticoagulant agents recently approved for use in the United States, Canada, and Europe have not been included in the AFGuST. Rather, warfarin has been used as a conservative proxy for all oral anticoagulant therapy. CONCLUSIONS: We present a proof of concept that a patient-tailored decision-support tool could bridge the gap between guidelines and practice by incorporating individual patient's stroke and bleeding risks and their values for major bleeding events and stroke to facilitate a shared decision making process. If effective, the AFGuST could be used as an adjunct to published guidelines to enhance patient-centered conversations about the anticoagulation management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».