A Standardized Bleeding Risk Score Aligns Anticoagulation Choices with Current Evidence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Atrial fibrillation (AF), the most common arrhythmia in elderly patients, accounts for 15% of strokes. Oral anticoagulation (OAC) can reduce the risk of stroke by 60% but is underprescribed. The HAS-BLED score (Hypertension, Abnormal renal or liver function, Stroke, Bleeding, Labile INR, Elderly, Drugs) can predict OAC bleeding complications. The authors hypothesized that use of HAS-BLED can help align decision making with current evidence. METHODS: The authors developed a survey with four clinical vignettes designed to highlight the complexity in deciding whether to anticoagulate elderly patients with AF. Physicians were randomly assigned to receive the survey either including the HAS-BLED score and the estimated annual risk of bleeding (intervention) or without (control). Following each vignette, participants were asked: (1) whether they would recommend OAC and (2) to estimate the risk of bleeding and stroke. The "appropriate" anticoagulation decision was defined as the choice that minimized the risk of stroke and major bleeding. RESULTS: A total of 203 physicians were recruited for the survey, with 55 responses obtained (27%). Physicians who were given the HAS-BLED score were 18% more likely to choose appropriate anticoagulation (74% vs. 56%, P < .05). The HAS-BLED score assisted physicians in both choosing to anticoagulate when appropriate and not to anticoagulate when the risk of bleeding outweighed the benefit. Overall, physicians were poor at estimating the risk of stroke (42% correct) and major bleeding (31% correct). CONCLUSIONS: Presentation of the HAS-BLED score led to an 18% improvement in appropriate OAC choices. Future study should evaluate incorporation of HAS-BLED use in real-time clinical situations.
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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 | Sans objet | 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 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 | 0,009 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».