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Enregistrement W2766283702 · doi:10.1111/hdi.12600

Anti‐thrombotic therapy for atrial fibrillation in patients with chronic kidney disease: Current views

2017· review· en· W2766283702 sur OpenAlexvenueno aff
Rugheed Ghadban, Greg Flaker, Natraj Katta, Martin Alpert

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWarfarinEdoxabanAtrial fibrillationApixabanKidney diseaseRivaroxabanDabigatranInternal medicineStroke (engine)HemodialysisCardiologyEmbolismIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic kidney disease (CKD) occurs in approximately one-third of patients with non-valvular atrial fibrillation (AF). The presence of CKD, particularly advanced CKD, confers increased risk of both thromboembolism and major bleeding in this group of patients who are already at risk for ischemic stroke and systemic embolism and at risk of bleeding due to anticoagulation. Studies assessing the effect of warfarin on risk of ischemic stroke, systemic embolism, and major bleeding have produced disparate results, particularly in patients with advanced CKD including those treated with hemodialysis. The direct oral anticoagulants (DOAC's) have been studied in patients with stage III (moderate) CKD and appear to be as effective or more effective (dabigatran 150 mg twice daily) than warfarin in preventing ischemic stroke or embolism in this group. Two of the DOAC's, apixaban and edoxaban, confer lower risk of major bleeding than warfarin with appropriate dose adjustments. Substantial gaps exist in our knowledge of anti-thrombotic therapy in patients with AF and CKD, primarily due to exclusion of patients with advanced CKD from randomized controlled trials comparing DOAC's with warfarin.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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