5715Anticoagulant use and associated outcomes in patients with atrial fibrillation and advanced kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Oral anticoagulants (OAC) reduce the risk of stroke but impose the risk of bleeding in patients with atrial fibrillation (AF). In the setting of advanced chronic kidney disease (CKD), the overall net benefit of OAC remains controversial. Purpose: Since patients with advanced CKD were excluded from recent pivotal trials of non-vitamin K antagonist oral anticoagulants (NOACs), we aimed to investigate the use and outcomes of warfarin and NOACs in patients with advanced CKD managed in contemporary routine clinical practice. Methods: Using a large U.S. administrative database, we identify 49,953 patients with AF and stage 4–5 CKD between 10/1/2010–1/31/2016. We used Cox proportional hazards models to assess the relationships between drug exposure and stroke or bleeding outcomes, adjusting for propensity scores calculated based on 59 socio-demographic and clinical characteristics. Results: Two-thirds of the patients were not treated with OAC, and a substantial minority (28%) were treated with warfarin. Outcomes were illustrated in the figure and remained unchanged if considering death as a competing risk or using other propensity score methods.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».