Cardiologists’ and nephrologists’ management of atrial fibrillation in hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antithrombotic therapy for stroke prevention in atrial fibrillation (AF) is considered a standard of care, but for hemodialysis (HD) patients the benefits are unclear, and bleeding risks are high. Our study objective was to compare cardiologists' and nephrologists' stroke prevention practices in different patient risk scenarios. MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional, online survey was distributed to members of three Canadian physician societies (Nephrology, Cardiovascular, Heart Rhythm), and to cardiologists affiliated with three Canadian Universities. The questionnaire included four AF scenarios in HD patients with varying stroke and bleeding risks. Physicians selected one of six antithrombotic therapy options for each scenario. RESULTS: Cardiologists were 3 times more likely than nephro-logists to choose anticoagulant therapy over both antiplatelet and no drug therapy, regardless of stroke or bleeding risk (p < 0.001). Physicians' drug therapy choices in regards to level of stroke and bleeding risk reflected the expected pattern based on current evidence. CONCLUSION: Cardiologists were more likely to prescribe anticoagulant therapy for AF in the HD population compared to nephrologists, regardless of patient stroke or bleeding risk.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».