Patient values and preferences for antithrombotic therapy in atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Guidelines recommend that patients' values and preferences should be considered when selecting stroke prevention therapy for atrial fibrillation (SPAF). However, doing so is difficult, and tools to assist clinicians are sparse. We performed a narrative systematic review to provide clinicians with insights into the values and preferences of AF patients for SPAF antithrombotic therapy. Narrative systematic review of published literature from database inception. RESEARCH QUESTIONS: 1) What are patients' AF and SPAF therapy values and preferences? 2) How are SPAF therapy values and preferences affected by patient factors? 3) How does conveying risk information affect SPAF therapy preferences? and 4) What is known about patient values and preferences regarding novel oral anticoagulants (NOACs) for SPAF? Twenty-five studies were included. Overall study quality was moderate. Severe stroke was associated with the greatest disutility among AF outcomes and most patients value the stroke prevention efficacy of therapy more than other attributes. Utilities, values, and preferences about other outcomes and attributes of therapy are heterogeneous and unpredictable. Patients' therapy preferences usually align with their values when individualised risk information is presented, although divergence from this is common. Patients value the attributes of NOACs but frequently do not prefer NOACs over warfarin when all therapy-related attributes are considered. In conclusion, patients' values and preferences for SPAF antithrombotic therapy are heterogeneous and there is no substitute for directly clarifying patients' individual values and preferences. Research using choice modelling and tools to help clinicians and patients clarify their SPAF therapy values and preferences are needed.
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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 | 0,025 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».