Abstract 13225: Which Oral Anti-Coagulant Do Patients Prefer for Stroke Prevention in Non-Valvular Atrial Fibrillation?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There are various oral anticoagulants available for stroke prevention in patients suffering from non-valvular atrial fibrillation (NVAF) with some drug-related variations in clinical profile and non-clinical attributes. Patient preferences should be taken into account in anticoagulant prescription decisions. Hypothesis: Patient valuation of different anticoagulant characteristics in stroke prevention allows for meaningful comparison of the non-VKA oral anticoagulants (NOACs; apixaban, dabigatran, edoxaban, rivaroxaban) and Vitamin K Antagonist (VKA, ie. warfarin). Methods: Multi-criteria decision analysis was developed with 5 clinical and 3 non-clinical criteria. Criteria weights were defined using results from two discrete choice experiments (DCEs). The evaluation model contained more fine-grained events than the DCEs, and therefore preference weights from DCEs needed to be distributed to the evaluation criteria. The weights were distributed according to event fatality rates, which were obtained from the RE-LY trial that compared dabigatran to warfarin. An additive model was used to combine treatment performance with the weights to estimate the overall value of each oral anticoagulant. Probabilistic and structural sensitivity analyses were performed. Results: Dabigatran obtained the highest overall value (see Figure: weighted contribution of different evaluation criteria to the overall value of five oral anticoagulants) and the highest first rank probability (88%) in the probabilistic sensitivity analysis. Rivaroxaban performed worse than the other NOACs, but better than VKA (both with 0% first rank probability). The results were insensitive to removing availability of reversal agent from the model. Conclusions: Patient preferences on treatment characteristics allows to discriminate oral anticoagulants for stroke prevention in NVAF, with dabigatran ranking highest and warfarin lowest.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».