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Enregistrement W2097909722 · doi:10.1160/th13-11-0918

New oral anticoagulants for stroke prevention in atrial fibrillation: impact of study design, double counting and unexpected findings on interpretation of study results and conclusions

2014· review· en· W2097909722 sur OpenAlexaff
Jeremy S. Paikin, Jack Hirsh, Mandy N. Lauw, John W. Eikelboom, Jeffrey S. Ginsberg, Noel Chan

Notice bibliographique

RevueThrombosis and Haemostasis · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrial fibrillationMedicineStroke (engine)Interpretation (philosophy)CardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four recently introduced new oral anticoagulants (dabigatran, rivaroxaban, apixaban and edoxaban) have been shown to be at least as efficacious and safe as warfarin for stroke prevention in patients with atrial fibrillation in their respective trials. The first three have been approved, while edoxaban is awaiting regulatory approval. Several guidelines have endorsed the approved new oral anticoagulants over warfarin because of their favourable risk-benefit ratio, low propensity for food and drug interactions, and lack of requirement for routine coagulation monitoring. In this invited review, we summarise the results of the four studies and discuss widely held conclusions. We take a step further and discuss how differences in study design, analysis plan, and unexpected events affect the interpretation of the study results. Finally, we take our re-interpretation of study results and discuss how they might impact clinical practice and anticoagulant choice for patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,275
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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