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Enregistrement W2571880823 · doi:10.18433/j30w4f

Predictors of Direct Oral Anticoagulants Utilization for Thromboembolism Prevention in Atrial Fibrillation

2017· article· en· W2571880823 sur OpenAlexafffundvenueabout
Caroline Brais, Josiane Larochelle, Marie-Hélène Turgeon, Lucie Blais, Paul Farand, Sylvie Perreault, Geneviève Letemplier, Marie-France Beauchesne

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalCentre hospitalier universitaire de QuébecCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of Sherbrooke
Organismes subventionnairesBayer CanadaPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationConcomitantWarfarinPolypharmacyInternal medicineClopidogrelOdds ratioLogistic regressionStroke (engine)Medical prescriptionRetrospective cohort studyCardiologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Several factors have been associated with the prescription of direct oral anticoagulants (DOAC) over warfarin such as younger age, fewer concomitant medications, and lower CHADS2 or bleeding scores. The primary objective of this study was to identify predictors of DOAC choice compared with warfarin for patients who are starting a new oral anticoagulant (OAC) for atrial fibrillation (AF). The secondary objective was to describe the proportion of DOAC prescriptions in new users of OAC for AF. METHODS: A retrospective cross-sectional study was conducted in a teaching hospital in Canada. Medical records of adult patients hospitalized in any medical units between October 1st, 2011 and October 1st, 2014, who were newly prescribed an OAC for non valvular AF were systematically reviewed. Baseline characteristics of warfarin and DOAC users were compared and a multivariate logistic regression analysis was completed to identify predictors of DOAC use. Variables included in the multiple regression analysis were: age, hypertension, diabetes, history of stroke or transient ischemic attack, coronary artery disease, peripheral arterial disease, CHADS2 score of 2 or more, creatinine clearance 30mL/min or more, polypharmacy, concomitant use of ASA or clopidogrel, and prescription by a neurologist. RESULTS: Among OAC users (144 patients on DOAC and 295 patients on warfarin), older age (odds ratio [OR] 0.97; 95%CI 0.95-0.98), peripheral arterial disease (OR: O.41;95%CI: 0.21-0.82), polypharmacy (OR: 0.30;95%CI:0.10-0.89), and concomitant use of clopidogrel (OR: 0.19;95%CI:0.07-0.56) decreased the probability of DOAC use. Prescription by a neurologist (OR: 2.77;95%CI:1.34-5.76) and an estimated creatinine clearance of at least 30mL/min (OR: 3.53;95%CI:1.18-10.57) increased the likelihood of DOAC prescription. CONCLUSION: To the best of our knowledge, this is the first observational study finding that concomitant use of clopidogrel reduced the likelihood of DOAC utilization while prescription by a neurologist increased the probability of receiving a DOAC over warfarin in patients with AF.This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,335
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,185 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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