Values and preferences for oral antithrombotic therapy in patients with atrial fibrillation: physician and patient perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exploration of values and preferences in the context of anticoagulation therapy for atrial fibrillation (AF) remains limited. To better characterize the distribution of patient and physician values and preferences relevant to decisions regarding anticoagulation in patients with AF, we conducted interviews with patients at risk of developing AF and physicians who manage patients with AF. METHODS: We interviewed 96 outpatients and 96 physicians in a multicenter study and elicited the maximal increased risk of bleeding (threshold risk) that respondents would tolerate with warfarin vs. aspirin to achieve a reduction in three strokes in 100 patients over a 2-year period. We used the probabilistic version of the threshold technique. RESULTS: The median threshold risk for both patients and physicians was 10 additional bleeds (10 P = 0.7). In both groups, we observed large variability in the threshold number of bleeds, with wider variability in patients than clinicians [patient range: 0-100, physician range: 0-50]. We observed one cluster of patients and physicians who would tolerate <10 bleeds and another cluster of patients, but not physicians, who would accept more than 35. CONCLUSIONS: Our findings suggest wide variability in patient and physician values and preferences regarding the trade-off between strokes and bleeds. Results suggest that in individual decision making, physician and patient values and preferences will often be discordant; this mandates tailoring treatment to the individual patient's preferences.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».