Values and Preferences of Physicians and Patients With Nonvalvular Atrial Fibrillation Who Receive Oral Anticoagulation Therapy for Stroke Prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Real-world data on patients' and physicians' values related to the use of oral anticoagulant (OAC) therapy for stroke prevention in patients with nonvalvular atrial fibrillation are currently lacking. We sought to assess the values, preferences, and experience of patients who receive OAC therapy, and of physicians who prescribe OAC therapy. METHODS: A national survey of randomly selected patients (n = 266) and physicians (n = 178) was conducted between May and September 2014. Each was asked to evaluate the importance of individual OAC attributes and identify which of 2 medication profiles they would prefer (individual attributes were progressively modified to determine which were the most valued and/or influenced treatment choice). Medication adherence and prescription practice was also assessed. RESULTS: The preferences of patients and physicians regarding OAC therapy differed but largely focused on characteristics related to safety and, to a lesser extent, efficacy. When based solely on the basis of the attribute profile (blinded to the specific agent), physicians were more likely to select apixaban (61%), whereas patients showed no significant preference among apixaban, rivaroxaban, and warfarin. Despite this, 49% of physicians spontaneously stated rivaroxaban as their preferred agent (vs 25% apixaban). Patients prescribed and taking once daily medications (rivaroxaban or warfarin) showed better compliance with their OAC therapy (approximately 30% of twice daily medications being taken once daily, with significantly more missed doses compared with once daily medications). CONCLUSIONS: Real-world prescriptions do not reflect reported values, which suggests that other factors influence patient-physician decision-making around OAC therapy. Data on self-reported adherence to OAC therapy and discordance in the use of OACs from prescribed regimens are concerning and warrant further investigation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».