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Enregistrement W2292413340 · doi:10.1111/imj.13048

Do physicians correctly calculate thromboembolic risk scores? A comparison of concordance between manual and computer‐based calculation of <scp>CHADS<sub>2</sub></scp> and <scp>CHA<sub>2</sub>DS<sub>2</sub>‐VASc</scp> scores

2016· article· en· W2292413340 sur OpenAlexfundno aff
María Asunción Esteve‐Pastor, Francisco Marı́n, Vicente Bertoméu, Inmaculada Roldán‐Rabadán, Lina Badimón, Mariano Valdés, Manuel Anguita‐Sánchez

Notice bibliographique

RevueInternal Medicine Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBristol-Myers Squibb Canada
Mots-clésConcordanceMedicineAtrial fibrillationAntithromboticInternal medicineStroke (engine)CHA2DS2–VASc scoreRisk stratificationCardiologyIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical risk scores, CHADS2 and CHA2 DS2 -VASc scores, are the established tools for assessing stroke risk in patients with atrial fibrillation (AF). AIM: The aim of this study is to assess concordance between manual and computer-based calculation of CHADS2 and CHA2 DS2 -VASc scores, as well as to analyse the patient categories using CHADS2 and the potential improvement on stroke risk stratification with CHA2 DS2 -VASc score. METHODS: We linked data from Atrial Fibrillation Spanish registry FANTASIIA. Between June 2013 and March 2014, 1318 consecutive outpatients were recruited. We explore the concordance between manual scoring and computer-based calculation. We compare the distribution of embolic risk of patients using both CHADS2 and CHA2 DS2 -VASc scores RESULTS: The mean age was 73.8 ± 9.4 years, and 758 (57.5%) were male. For CHADS2 score, concordance between manual scoring and computer-based calculation was 92.5%, whereas for CHA2 DS2 -VASc score was 96.4%. In CHADS2 score, 6.37% of patients with AF changed indication on antithrombotic therapy (3.49% of patients with no treatment changed to need antithrombotic treatment and 2.88% of patients otherwise). Using CHA2 DS2 -VASc score, only 0.45% of patients with AF needed to change in the recommendation of antithrombotic therapy. CONCLUSION: We have found a strong concordance between manual and computer-based score calculation of both CHADS2 and CHA2 DS2 -VASc risk scores with minimal changes in anticoagulation recommendations. The use of CHA2 DS2 -VASc score significantly improves classification of AF patients at low and intermediate risk of stroke into higher grade of thromboembolic score. Moreover, CHA2 DS2 -VASc score could identify 'truly low risk' patients compared with CHADS2 score.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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