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Enregistrement W2775903766 · doi:10.1136/bmjopen-2017-017157

Improved risk stratification of patients with atrial fibrillation: an integrated GARFIELD-AF tool for the prediction of mortality, stroke and bleed in patients with and without anticoagulation

2017· article· en· W2775903766 sur OpenAlexaff
Keith A.A. Fox, Joseph E. Lucas, Karen S. Pieper, Jean‐Pierre Bassand, A. John Camm, David Fitzmaurice, Samuel Z. Goldhaber, Shinya Goto, Sylvia Haas, Werner Hacke, Gloria Kayani, Ali̇ Oto, LG Mantovani, Frank Misselwitz, Jonathan P. Piccini, Alexander G.G. Turpie, Freek W.A. Verheugt, Ajay K. Kakkar

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsSanofiAstraZenecaBayerDaiichi-SankyoPfizerDaiichi Sankyo EuropeEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)Internal medicineBleedProspective cohort studyCardiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives To provide an accurate, web-based tool for stratifying patients with atrial fibrillation to facilitate decisions on the potential benefits/risks of anticoagulation, based on mortality, stroke and bleeding risks. Design The new tool was developed, using stepwise regression, for all and then applied to lower risk patients. C-statistics were compared with CHA 2 DS 2 -VASc using 30-fold cross-validation to control for overfitting. External validation was undertaken in an independent dataset, Outcome Registry for Better Informed Treatment of Atrial Fibrillation (ORBIT-AF). Participants Data from 39 898 patients enrolled in the prospective GARFIELD-AF registry provided the basis for deriving and validating an integrated risk tool to predict stroke risk, mortality and bleeding risk. Results The discriminatory value of the GARFIELD-AF risk model was superior to CHA 2 DS 2 -VASc for patients with or without anticoagulation. C-statistics (95% CI) for all-cause mortality, ischaemic stroke/systemic embolism and haemorrhagic stroke/major bleeding (treated patients) were: 0.77 (0.76 to 0.78), 0.69 (0.67 to 0.71) and 0.66 (0.62 to 0.69), respectively, for the GARFIELD-AF risk models, and 0.66 (0.64–0.67), 0.64 (0.61–0.66) and 0.64 (0.61–0.68), respectively, for CHA 2 DS 2 -VASc (or HAS-BLED for bleeding). In very low to low risk patients (CHA 2 DS 2 -VASc 0 or 1 (men) and 1 or 2 (women)), the CHA 2 DS 2 -VASc and HAS-BLED (for bleeding) scores offered weak discriminatory value for mortality, stroke/systemic embolism and major bleeding. C-statistics for the GARFIELD-AF risk tool were 0.69 (0.64 to 0.75), 0.65 (0.56 to 0.73) and 0.60 (0.47 to 0.73) for each end point, respectively, versus 0.50 (0.45 to 0.55), 0.59 (0.50 to 0.67) and 0.55 (0.53 to 0.56) for CHA 2 DS 2 -VASc (or HAS-BLED for bleeding). Upon validation in the ORBIT-AF population, C-statistics showed that the GARFIELD-AF risk tool was effective for predicting 1-year all-cause mortality using the full and simplified model for all-cause mortality: C-statistics 0.75 (0.73 to 0.77) and 0.75 (0.73 to 0.77), respectively, and for predicting for any stroke or systemic embolism over 1 year, C-statistics 0.68 (0.62 to 0.74). Conclusions Performance of the GARFIELD-AF risk tool was superior to CHA 2 DS 2 -VASc in predicting stroke and mortality and superior to HAS-BLED for bleeding, overall and in lower risk patients. The GARFIELD-AF tool has the potential for incorporation in routine electronic systems, and for the first time, permits simultaneous evaluation of ischaemic stroke, mortality and bleeding risks. Clinical Trial Registration URL: http://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier for GARFIELD-AF ( NCT01090362 ) and for ORBIT-AF ( NCT01165710 ).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations142
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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