Regional Differences in Antithrombotic Treatment for Atrial Fibrillation: Insights from the GLORIA-AF Phase II Registry
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Although guideline-adherent antithrombotic therapy (ATT) for stroke prevention in atrial fibrillation (AF) is associated with lower mortality and thromboembolism, ATT uptake shows geographic variation worldwide. We aimed to assess thromboembolic risk and baseline ATT by geographic region and identify factors associated with prescription of ATT in a large, truly global registry of patients with recently diagnosed AF. Methods and Results Our analysis comprises 15,092 patients newly diagnosed with non-valvular AF at risk for stroke, enrolled in Phase II of Global Registry on Long-Term Oral Antithrombotic Treatment in Patients with Atrial Fibrillation (GLORIA-AF). Global oral anticoagulation (OAC) use was 79.9%, being highest in Europe (90.1%), followed by Africa/Middle East (87.4%) and Latin America (85.3%), North America (78.3%) and Asia (55.2%). Among OAC users, vitamin K antagonists (VKAs) have been replaced by non-VKA OACs (NOACs) as the more prevalent OAC option in all regions, with highest use in North America (66.5%) and lowest in Asia (50.2%). In Asia, OAC was 80.4% in community hospitals but only 49.8% in university hospitals and 42.6% in specialist offices, and varied from 21.0% in China to 89.7% in Japan (NOACs at 5.8% in China and 83.3% in Japan). Globally, 76.5% of low-risk patients were prescribed ATT (46.1% OAC), whereas 17.7% high-risk patients were not anticoagulated (Europe 8.8%; North America 18.9%; Asia 42.4%). Conclusion Substantial inter- and intra-regional differences in ATT for stroke prevention in AF are evident in this global registry. While guideline-adherent ATT can be further improved, NOACs are the main contributor to high OAC use worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».