MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2472261290 · doi:10.1136/heartjnl-2016-309832

Evolving antithrombotic treatment patterns for patients with newly diagnosed atrial fibrillation

2016· article· en· W2472261290 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHeart · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAstellas PharmaNational Institutes of HealthBayer HealthCareSanofiAstraZenecaDaiichi-SankyoPfizerDaiichi Sankyo EuropeBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationInternal medicineAntithromboticVitamin K antagonistStroke (engine)CohortCardiologyDiabetes mellitusWarfarin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective We studied evolving antithrombotic therapy patterns in patients with newly diagnosed non-valvular atrial fibrillation (AF) and ≥1 additional stroke risk factor between 2010 and 2015. Methods 39 670 patients were prospectively enrolled in four sequential cohorts in the Global Anticoagulant Registry in the FIELD-Atrial Fibrillation (GARFIELD-AF): cohort C1 (2010–2011), n=5500; C2 (2011–2013), n=11 662; C3 (2013–2014), n=11 462; C4 (2014–2015), n=11 046. Baseline characteristics and antithrombotic therapy initiated at diagnosis were analysed by cohort. Results Baseline characteristics were similar across cohorts. Median CHA 2 DS 2 -VASc (cardiac failure, hypertension, age ≥75 (doubled), diabetes, stroke (doubled)-vascular disease, age 65–74 and sex category (female)) score was 3 in all four cohorts. From C1 to C4, the proportion of patients on anticoagulant (AC) therapy increased by almost 15% (C1 57.4%; C4 71.1%). Use of vitamin K antagonist (VKA)±antiplatelet (AP) (C1 53.2%; C4 34.0%) and AP monotherapy (C1 30.2%; C4 16.6%) declined, while use of non-VKA oral ACs (NOACs)±AP increased (C1 4.2%; C4 37.0%). Most CHA 2 DS 2 -VASc ≥2 patients received AC, and this proportion increased over time, largely driven by NOAC prescribing. NOACs were more frequently prescribed than VKAs in men, the elderly, patients of Asian ethnicity, those with dementia, or those using non-steroidal anti-inflammatory drugs, and current smokers. VKA use was more common in patients with cardiac, vascular, or renal comorbidities. Conclusions Since NOACs were introduced, there has been an increase in newly diagnosed patients with AF at risk of stroke receiving guideline-recommended therapy, predominantly driven by increased use of NOACs and reduced use of VKA±AP or AP alone. Trial registration number NCT01090362; Pre-results.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,270 · 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