Cochrane corner: self-monitoring and self-management of oral anticoagulation
Notice bibliographique
Résumé
Use of oral anticoagulants such as warfarin is increasing. Part of the reason for this is the rising prevalence of atrial fibrillation, an ageing population and the widening indications for treatment based on evidence of benefit in reducing risk of stroke. A meta-analysis of 29 randomised trials including 28 044 participants with atrial fibrillation found that warfarin decreased the absolute risk of stroke by 2.7% per year (the number needed to treat (NNT) 37) compared with placebo or no treatment and by 0.7% per year (NNT=143) compared with aspirin.1 Management of warfarin, however, is challenging because of the considerable variability in warfarin’s action and the narrow ‘therapeutic range’, which requires frequent testing of international normalised ratio (INR) values and appropriate adjustment to prevent major complications. Often, poor control means that much of the potential benefit is not realised. Point-of-care devices, which allow self-testing of INR, with a drop of whole blood, are one of the options to optimise management by potentially reducing the need to attend anticoagulation clinics and offering the possibility for more continuous measurement.2 The first randomised trial of patient self-testing, published in 1989, included 50 patients on warfarin but with poorly controlled INRs, found that self-testing in the home setting provided accurate measurements, was feasible and achieved superior control compared with standard anticoagulation clinic care.3 Over time, there …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,107 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».