Novel Oral Anticoagulant Use Among Patients With Atrial Fibrillation Hospitalized With Ischemic Stroke or Transient Ischemic Attack
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Novel oral anticoagulants (NOACs) have been shown to be at least as good as warfarin for preventing stroke or transient ischemic attack in patients with atrial fibrillation, yet diffusion of these therapies and patterns of use among atrial fibrillation patients with ischemic stroke and transient ischemic attack have not been well characterized. METHODS AND RESULTS: Using data from Get With The Guidelines-Stroke, we identified a cohort of 61 655 atrial fibrillation patients with ischemic stroke or transient ischemic attack hospitalized between October 2010 and September 2012 and discharged on warfarin or NOAC (either dabigatran or rivaroxaban). Multivariable logistic regression was used to identify factors associated with NOAC versus warfarin therapy. In our study population, warfarin was prescribed to 88.9%, dabigatran to 9.6%, and rivaroxaban to 1.5%. NOAC use increased from 0.04% to a 16% to 17% plateau during the study period, although anticoagulation rates among eligible patients did not change appreciably (93.7% versus 94.1% from first quarter 2011 to second quarter 2012), suggesting a trend of switching from warfarin to NOACs rather than increased rates of anticoagulation among eligible patients. Several bleeding risk factors and CHA2DS2-VASc scores were lower among those discharged on NOAC versus warfarin therapy (47.9% versus 40.9% with CHA2DS2-VASc ≤5, P<0.001 for difference in CHA2DS2-VASc). CONCLUSIONS: NOACs have had modest but growing uptake over time among atrial fibrillation patients hospitalized with stroke or transient ischemic attack and are prescribed to patients with lower stroke risk compared with warfarin.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».