Abstract P131: Importance of Algorithm-Consistent Warfarin Dosing in the Quality of Anticoagulation Control in Atrial Fibrillation: A Multilevel Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The quality of anticoagulation control in AF patients on warfarin varies between countries, but the reasons are unclear. We determined the effect of algorithm-based warfarin dosing on anticoagulation control after adjusting for patient, center, and country characteristics. Patients: RE-LY trial patients with AF on warfarin. Centers with >5 patients on warfarin were included. Design: We tracked INR measurements and warfarin doses in patients. Dose adjustments were considered algorithm-consistent if they were within 5% of the recommendation made in the RE-LY warfarin nomogram. We developed a multilevel linear regression model with patients (1st level) nested in centers (2nd level), and centers nested in countries (3rd level), and examined the effect of algorithm-consistent dosing on Time in Therapeutic Range (TTR) of the INR. Results: A total of 4577 patients (62% male) from 402 centers and 40 countries were included. Considerable regional variation in mean TTR was found, ranging from 54 ± 22% in East Asian countries to 73 ± 15% in North European countries. The degree of algorithm-consistent warfarin dosing correlated with mean country TTR (r 2 =0.6) (Fig.). After adjusting for patient, center, and country variables, algorithm-consistent warfarin dosing was found to strongly predict TTR; a 1% increase in consistency with algorithm-based dosing increased mean TTR by 0.67% [0.61-0.73%, p<0.001]. Conclusion: Algorithm-consistent warfarin dosing is predictive of anticoagulation control after adjusting for patient, center, and country factors. There is potential to improve the quality of anticoagulation control by simple algorithm-based warfarin dosing.
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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 | 0,027 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».