A clinical decision aid for the selection of antithrombotic therapy for the prevention of stroke due to atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The availability of new antithrombotic agents, each with a unique efficacy and bleeding profile, has introduced a considerable amount of clinical uncertainty with physicians. We have developed a clinical decision aid in order to assist clinicians in determining an optimal antithrombotic regime for the prevention of stroke in patients who are newly diagnosed with non-valvular atrial fibrillation. METHODS AND RESULTS: The CHA(2)DS(2)-VASc and HAS-BLED scoring systems were used to assess patients' baseline risks of stroke and major bleeding, respectively. The relative risks of stroke and major bleeding for each antithrombotic agent were then used to identify the agent associated with the lowest net risk. Individual patient factors such as the treatment threshold, bleeding ratio, and cost threshold modified the recommendations in order to generate a final recommendation. By considering both patient factors and clinical research concurrently, this clinical decision aid is able to provide specific advice to clinicians regarding an optimal stroke prevention strategy. The resulting treatment recommendation tables are consistent with the recommendations of the European Society of Cardiology and Canadian Cardiovascular Society Guidelines, which can be incorporated into either a paper-based or electronic format to allow clinicians to have decision support at the point of care. CONCLUSION: The use of a clinical decision aid that considers both patient factors and evidence-based medicine will serve to bridge the knowledge gap and provide practical guidance to clinicians in the prevention of stroke due to atrial fibrillation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».