Warfarin use in hemodialysis patients with atrial fibrillation: decisions based on uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Warfarin prescribing patterns for hemodialysis patients with atrial fibrillation vary widely amongst nephrologists. This may be due to a paucity of guiding evidence, but also due to concerns of increased risks of warfarin use in this population. The literature lacks clarity on the balance of warfarin therapy between prevention of thrombotic strokes and the increased risks of bleeding in hemodialysis patients with atrial fibrillation. METHODS: We performed a survey of Canadian Nephrologists, assessing warfarin prescribing practice, and measured the certainty in making these choices. RESULTS: Respondents were consistently uncertain about warfarin use for atrial fibrillation. This uncertainty increased with a history of falls or starting hemodialysis, even when a high CHADS2 or CHA2DS2VASc score was present. The majority of respondents agreed that clinical equipoise existed about the use of oral anticoagulation in hemodialysis patients with atrial fibrillation (72.2%) and that the results of a randomized controlled trial would be relevant to their practice (98.2%). CONCLUSIONS: A randomized controlled trial of warfarin use in hemodialysis patients with atrial fibrillation would clarify the risks and benefits of warfarin use in this population.
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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 | 0,012 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».