Anti‐thrombotic therapy for atrial fibrillation in patients with chronic kidney disease: Current views
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».