Anticoagulation: Optimal Initial Dose Adjustment of Warfarin in Orthopedic Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Warfarin sodium is commonly prescribed for the prophylaxis and treatment of venous thromboembolism. Dosing algorithms have not been widely adopted because they require a fixed initial warfarin dose (eg, 5 mg) and are not tailored to other factors that may affect the international normalized ratio (INR). OBJECTIVE: To develop an algorithm that could predict a therapeutic warfarin dose based on drug interactions, INR response after the initial warfarin doses, and other clinical factors. METHODS: We used stepwise regression to quantify the relationship between these factors in patients beginning prophylactic warfarin therapy immediately prior to joint replacement. In the derivation cohort (n = 271), we separately modeled the therapeutic dose after 2 and 3 initial doses. We prospectively validated these 2 models in an independent cohort (n = 105). RESULTS: About half of the therapeutic dose variability was predictable after 3 days of therapy: R2 was 53% in the derivation cohort and 42% in the validation cohort. INR response after 3 warfarin doses (INR3) inversely correlated with therapeutic dose (p < 0.001). Intraoperative blood loss transiently, but significantly, elevated the postoperative INR values. Other significant (p < 0.03) predictors were the first and second warfarin doses (+7% and +6%, respectively, per 1 mg), and statin use (-15.0%). The model derived after 2 warfarin doses explained 32% of the variability in therapeutic dose. CONCLUSIONS: We developed and validated algorithms that estimate therapeutic warfarin doses based on clinical factors and INR response available after 2-3 days of warfarin therapy. The algorithms are implemented online at www.WarfarinDosing.org.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».