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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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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