A Clinical Prediction Rule to Identify Patients With Atrial Fibrillation and a Low Risk for Stroke While Taking Aspirin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to derive and internally validate a simple and easily applied clinical prediction rule to identify patients with nonvalvular atrial fibrillation (AF) whose stroke risk while taking aspirin is, irrespective of age, low enough that oral anticoagulation therapy is unnecessary. METHODS: We included 2501 patients with AF treated with aspirin during participation in 6 clinical trials. Patients were randomly divided into derivation and validation sets. Recursive partitioning was used to identify patients in the derivation set whose risk for stroke (ischemic or hemorrhagic) or transient ischemic attack was comparable to that observed in an age- and sex-matched cohort from the Framingham Heart Study. The derived prediction rules were tested on the validation set. RESULTS: Overall, 166 patients (6.6%) had an event during 4688.6 person-years (PYs) of observation for an incident rate of 3.5 events per 100 PYs. Patients in the derivation set classified as low risk (no previous stroke or transient ischemic attack, no treated hypertension or systolic blood pressure equal to or exceeding 140 mm Hg, no symptomatic coronary artery disease, and no diabetes) experienced 1.0 events per 100 PYs, compared with an age- and sex-matched rate of 1.2 events per 100 PYs. In the validation set, low-risk patients experienced 1.1 events per 100 PYs (expected rate of 1.2 events per 100 PYs). Low-risk patients made up 24% of the cohort and 16% of patients older than 75 years. Low-risk patients who were randomized to therapeutic oral anticoagulation therapy experienced 1.5 events per 100 PYs. CONCLUSION: Irrespective of age, patients with AF and none of these 4 clinical features and who take aspirin have stroke rates comparable to those of age-matched community cohorts and would not benefit substantially from anticoagulation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».