P5140Geographic region, stroke risk and renal function strongly affect treatment choice for stroke prevention in patients with non-valvular AF: results from the GLORIA-AF registry program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia and an independent risk factor for stroke. With the introduction of non-Vitamin K antagonist (VKA) oral anticoagulants (NOACs), antithrombotic treatment patterns in non-valvular AF (NVAF) patients have changed. Purpose: To evaluate the effect of stroke and bleeding risk factors on treatment choice of stroke prevention therapy in patients with newly diagnosed NVAF at risk of stroke. Methods: We analyzed data from Phase II of the Global Registry on Long-Term Oral Antithrombotic Treatment in Patients with Atrial Fibrillation (GLORIA-AF), which commenced with the first availability of a NOAC in participating countries. Sites were eligible based on availability of both dabigatran and VKA. We predict which treatments for stroke prevention would be prescribed to newly-diagnosed NVAF patients by multivariable multinomial logistic regression based on clinical and demographic factors. Predicted probabilities of receiving each treatment for main predictors are reported, keeping all other characteristics unchanged. Stroke or bleeding risk scores and their component risk factors were assessed in separate models, in both cases adjusting for potential confounders. Predicted probabilities derive from the “components” model, except for the effect of the summary scores.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».