The SAMe-TT2R2 Score Predicts Warfarin Control in an Australian Population with Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Warfarin requires regular monitoring with the time in therapeutic range (TTR), a common indicator of control and TTR > 70% is indicative of efficient anticoagulation. The SAMe-TT2R2 (sex, age, medical history, treatment, tobacco use, race) model has been utilised as a predictor of warfarin control, with a score ≥ 2 indicative of poor control. However, it has been suggested that race may be over-represented in this model. To date, no Australian studies have applied this model, possibly because race is not routinely recorded. Therefore, the aim of this study was to apply the SAMe-TT2R2 model in an Australian population on warfarin managed by both a warfarin care program (WCP) and general practitioner (GP). Methods: Retrospective data was collected for patients receiving warfarin via a WCP in Queensland and whilst being managed by a GP. Patient data was used to calculate the SAMe-TT2R2 score and the TTR for each patient. Mean TTR was used for analysis and comparison with the categorised SAMe-TT2R2 score. Results: Of the 3911 patients managed by a WCP, there was a significantly lower mean TTR for patients with a SAMe-TT2R2 score ≥ 2 compared to 0–1 (78.6 ± 10.7% vs. 80.9 ± 9.5%, p < 0.0001). Of these patients, 200 were analysed whilst managed by a GP and the categorised SAMe-TT2R2 score did not result in a statistically different mean TTR (69.3 ± 16.3% with 0–1 vs. 63.6 ± 15.0% with ≥2, p = 0.089), but a score ≥2 differentiated patients with a TTR less than 65%. Conclusions: The SAMe-TT2R2 model differentiated Australian patients with reduced warfarin control, despite the exclusion of race. In Australia, the SAMe-TT2R2 score could assist clinicians in identifying Australian patients who may obtain reduced warfarin control and benefit from additional interventions such as a dedicated WCP.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».