Comparison of Clinical Risk Stratification for Predicting Stroke and Thromboembolism in Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Several accepted algorithms exist to characterize the risk of thromboembolism in atrial fibrillation. We performed a comparative analysis to assess the predictive value of 9 such schemes. METHODS: In a longitudinal community-based cohort study from Olmsted County, Minnesota, 2720 residents with atrial fibrillation were followed up for 4.4±3.6 years±SD from 1990 to 2004. Risk factors were identified using a diagnostic index integrated with the electronic medical record. Thromboembolism and cardiovascular event data were collected and analyzed. RESULTS: We identified 350 validated thromboembolic events in our cohort. Multivariable analysis identified age >75 years (odds ratio, 2.08; P<0.0001), female sex (odds ratio, 1.45; P=0.0015), history of hypertension (odds ratio, 3.07; P<0.0001), diabetes mellitus (odds ratio, 1.58; P=0.0003), and history of heart failure (odds ratio, 1.50; P=0.0102) as significant predictors of clinical thromboembolism. The Stroke Prevention in Atrial Fibrillation (SPAF; hazard ratio, 2.75; c=0.659), CHADS2-revised (hazard ratio, 3.48; c=0.654), and CHADS2-classical (hazard ratio, 2.90; c=0.653) risk schemes were most accurate in risk stratification. The low-risk cohort within the CHA2DS2-VASc scheme had the lowest event rate among all low-risk cohorts (0.11 per 100 person-years). CONCLUSIONS: A direct comparison of 9 risk schemes reveals no profound differences in risk stratification accuracy for high-risk patients. Accurate prediction of low-risk patients is perhaps more valuable in determining those unlikely to benefit from oral anticoagulation therapy. Among our cohort, CHA2DS2-VASc performed best in this purpose.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».