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Enregistrement W2738751810 · doi:10.1177/1060028017723348

Assessment of Oral Anticoagulant Use in Residents of Long-Term Care Homes: Evidence for Contemporary Suboptimal Use

2017· article· en· W2738751810 sur OpenAlexaff
Carlos Rojas‐Fernandez, Joslin Goh, Jennifer Hartwick, Ruth Auber, Aein Zarrin, Melissa Warkentin, Zain Hudani

Notice bibliographique

RevueAnnals of Pharmacotherapy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of WaterlooWaterloo CFD Engineering Consulting
Organismes subventionnairesBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineWarfarinAtrial fibrillationPulmonary embolismRetrospective cohort studyAnticoagulantEmergency medicineVenous thromboembolismOral anticoagulantIntensive care medicineInternal medicineThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the quality of warfarin use in residents of long-term care facilities and investigate potential predictors oral anticoagulant use. DESIGN: Retrospective chart review (August 2013 to September 2014). SETTING: Thirteen long-term care (LTC) and assisted living facilities (ALF). PARTICIPANTS: Residents from LTC or ALF settings who ( a) received warfarin or direct-acting oral anticoagulants (DOACs) and ( b) residents with a valid indication for oral anticoagulants such as atrial fibrillation, venous thromboembolism, but were not receiving these drugs. PRIMARY OUTCOME: Time in therapeutic international normalized ratio (INR) range (TTR). RESULTS: A total of 563 residents (70% female) with an average age of 85 years were identified. Participants had an average of 7.5 comorbidities and 9 medications. A total of 391 (69%) residents with indications for OACs were receiving such medications. Indications were atrial fibrillation (63%), venous or pulmonary embolism (16%), cardiac valves (0.4%); 26% did not have documented indications. Warfarin and DOACs were prescribed for 213 (38%) and 178 (32%) respectively, and 172 (31%) received no OACs The TTR ranged from 56%-75% (mean 63%). The frequency of INR determinations ranged from every 7 to 20 days, (mean 13 days) with no apparent relationship between frequency of testing and TTR. CONCLUSION: The TTR was higher (63.8%) than literature average (50%), but remains suboptimal given expected benefits of TTRs >75% versus TTRs circa 60%. Documentation of indications for OACs needs improvement, and it is possible that OACs are underused. Further work is necessary to understand how OAC use may be optimized in these facilities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,567
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,000 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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