Defining high bleeding risk in patients undergoing percutaneous coronary intervention: a consensus document from the Academic Research Consortium for High Bleeding Risk
Notice bibliographique
Résumé
Identification and management of patients at high bleeding risk undergoing percutaneous coronary intervention are of major importance, but a lack of standardization in defining this population limits trial design, data interpretation, and clinical decision-making. The Academic Research Consortium for High Bleeding Risk (ARC-HBR) is a collaboration among leading research organizations, regulatory authorities, and physician-scientists from the United States, Asia, and Europe focusing on percutaneous coronary intervention-related bleeding. Two meetings of the 31-member consortium were held in Washington, DC, in April 2018 and in Paris, France, in October 2018. These meetings were organized by the Cardiovascular European Research Center on behalf of the ARC-HBR group and included representatives of the US Food and Drug Administration and the Japanese Pharmaceuticals and Medical Devices Agency, as well as observers from the pharmaceutical and medical device industries. A consensus definition of patients at high bleeding risk was developed that was based on review of the available evidence. The definition is intended to provide consistency in defining this population for clinical trials and to complement clinical decision-making and regulatory review. The proposed ARC-HBR consensus document represents the first pragmatic approach to a consistent definition of high bleeding risk in clinical trials evaluating the safety and effectiveness of devices and drug regimens for patients undergoing percutaneous coronary intervention.
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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 | 0,309 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 ».