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Enregistrement W2889432788 · doi:10.1093/eurheartj/ehy565.p2895

P2895Evaluation of the effect of oral anticoagulants on all-cause mortality within 3 months of the diagnosis of atrial fibrillation: results from the GARFIELD-AF prospective registry

2018· article· en· W2889432788 sur OpenAlexaff
Keith A.A. Fox, Samuel I. Berchuck, A. John Camm, Jean‐Pierre Bassand, David Fitzmaurice, Bernard J. Gersh, Samuel Z. Goldhaber, Shinya Goto, Sylvia Haas, Frank Misselwitz, Karen S. Pieper, Alexander G. G. Turpie, Freek W.A. Verheugt, A.K. Kakkar

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesDet Obelske Familiefond
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationProspective cohort studyIntensive care medicineInternal medicineCardiologyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Using data from the largest multinational prospective registry in atrial fibrillation (the Global Anticoagulant Registry in the FIELD–Atrial Fibrillation, GARFIELD-AF), we examined whether treatment effects of oral anticoagulation (OACs) vs no OAC and, non-vitamin K antagonist oral anticoagulants (NOACs) vs VKAs on all-cause mortality are manifest within 3 months of diagnosis of AF in patients with a CHA2DS2-VASc score ≥2 (including gender). Methods: Patients were enrolled consecutively into GARFIELD-AF and followed prospectively. The analyses were conducted in patients enrolled between Apr-2013 and Sep-2016, during which time NOACs became available in many countries. Within each comparison, overlap probability weighting was used to evaluate the adjusted associations between drug use (at baseline) and outcomes within 3 months. Weights were applied to Cox proportional hazards models to estimate the effects for OAC vs no OAC and NOAC vs VKA use for each endpoint, respectively. Results: The study population comprised 20,457 anticoagulated patients (10,330 [NOACs]; 10,127 [VKAs]) and 8,019 patients without OAC (of the latter, 60% received anti-platelets). 442 patients died within 3 months of diagnosis of AF; the Kaplan-Meier survival rate at 3 months was 98%. The causes of death were: cardiovascular (in 41% of cases), non-cardiovascular (36%) and unknown (22%). Congestive heart failure (16%), cancer (8%) and respiratory failure (6%) were the most common known causes of death followed by: myocardial infarction (5%), ischaemic stroke (5%), sudden death (5%), infection (5%) and sepsis (5%). After weighting, standardised differences showed an accurate balance between the 29 baseline variables and drug use. Weighted hazard ratios (HR) for all-cause mortality were: 0.57 (95% CI, 0.46–0.71); P<0.001 for the comparison of OAC vs non OAC; and 0.69 (95% CI, 0.52–0.92); P=0.010 for NOACS vs VKAs (figure). Stroke/systemic embolism (117 events, overall) and major bleeding (99 events) were not significantly different for the treatment comparisons.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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