Abstract 23: Patient Level Prediction Models Developed With Large Observational Databases Outperformed Existing Clinical Prediction Scores For Stratifying Bleeding Risk In Patients With Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vitamin K antagonists (e.g., warfarin) and direct oral anticoagulants (DOACs; e.g., rivaroxaban, apixaban, dabigatran, edoxaban) are effective therapies for lowering the risk of thrombotic outcomes including stroke in patients with atrial fibrillation (AF). Like all anticoagulants, they are associated with an increased risk of bleeding. Several models (e.g., ATRIA, ORBIT, HAS-BLED, CHADS 2 and CHA 2 DS 2 -VASc) are available to predict the risk of major bleeding but their performance has not been widely evaluated in observational databases. Objective: To develop patient-level bleeding risk prediction models and evaluate their performance compared to existing clinical models of bleeding. Methods: Based on tools available through the Observational Health Data Science and Informatics Collaborative and Observed Medical Outcomes Partnership Common Data Model framework, we developed patient-level prediction (PLP) models to predict the risk of major bleeding events in patients with non-valvular AF who were new users of warfarin or DOACs. A LASSO regularized logistic regression technique including over 100,000 baseline covariates was performed across each of 4 US databases: IBM MarketScan ® (Commercial (CCAE), Medicaid (MDCD), and Medicare Supplemental (MDCR)) and Optum Clinformatics ® Extended Data Mart (Optum). We evaluated the performance of the PLP models compared with the existing models using the Area Under the Curve (AUC), with 75% training and 25% testing sets. The models were then externally validated by applying them to the other three databases. Results: In each database, all the PLP models achieved higher internal validity (AUCs 0.69 - 0.83) compared with the existing clinical models. The highest AUC among the existing clinical models was 0.76 for CHA 2 DS 2 -VASc run on the DOACs new user population in the CCAE database; the comparative AUC for the PLP model was 0.79. The external validation of the PLP models was somewhat lower, the lowest being the new user DOACs models learned on the MDCD database and applied to the other three databases with AUCs between 0.56 and 0.58. This is possibly in part due to differences between patients in MDCD versus other databases (e.g., age, disability, socioeconomic status). The highest performing was the new user warfarin model learned on the Optum database validated on the CCAE database with an AUC of 0.75. Conclusion: A patient level prediction model outperforms many existing clinical bleeding risk models currently in use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».