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Enregistrement W3108116011 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.0631

Guideline-directed medical therapies for comorbidities among patients with atrial fibrillation: results from GARFIELD-AF

2020· article· en· W3108116011 sur OpenAlexaff
A. John Camm, Jan Steffel, Saverio Virdone, Jean‐Pierre Bassand, David Fitzmaurice, Keith A.A. Fox, Samuel Z. Goldhaber, Shinya Goto, Sylvia Haas, Alexander G. G. Turpie, Freek W.A. Verheugt, Frank Misselwitz, Gloria Kayani, Karen S. Pieper, A. K. Kakkar

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationGuidelineInternal medicineStroke (engine)Diabetes mellitusPopulationCoronary artery diseaseCardiologySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The GARFIELD-AF registry is a prospective, multicentre, observational study of adults with recently diagnosed non-valvular atrial fibrillation (AF) and at least one risk factor for stroke. In GARFIELD-AF the absolute risk reduction of mortality associated with anticoagulation is far greater than the apparent absolute risk reduction in (ischemic) stroke. One potential explanation is improved treatment, with the use of comprehensive guideline-directed medical therapies (GDMT), in patients with AF receiving oral anticoagulant (OAC) therapy. The objectives were to identify the potential relationships between anticoagulation status, GDMT use and clinical outcomes. Methods Use of GDMT was determined on the basis of published European Society for Cardiology guidelines operative between 2010 and 2016. We explored the use of GDMT in patients enrolled in GARFIELD-AF (March 2010-Aug 2016) with CHA2DS2-VASc ≥2 and with one or more of five comorbidities–coronary artery disease, diabetes mellitus, heart failure, hypertension and peripheral vascular disease. Association between GDMT use and clinical outcomes events was evaluated with Cox-proportional hazards models. The models included stratification by all possible combinations of the five comorbidities used to define GDMT eligibility. Results The study population comprised of 39,946 patients who had one or more comorbidities (3238 [8.1%] received none of the GDMT, 17,398 [43.6%] received some, and 19,310 [48.3%] received all of the GDMT for which they were eligible). Patients on OAC tended to receive all the GDMTs more frequently compared to patients on no OAC (50.2% vs 44.8%, respectively). Comprehensive GDMT was associated with a lower risk of all-cause mortality (HR: 0.89 [0.80–0.99]) and non-cardiovascular mortality (0.80 [0.68–0.95]) compared to inadequate or no GDMT but was not associated with a lower risk of stroke (HR: 1.04 (0.88–1.24)] (Figure). The effect of OAC was beneficial for mortality and stroke risk whether receiving comprehensive GDMT or not. Conclusion OAC therapy is associated with a lower risk of all-cause mortality, non-cardiovascular mortality and stroke/SE in comparison with no OAC, irrespective of GDMT use in patients with CHA2DS2-VASc ≥2. Although the use of GDMT is associated with a significant reduction in mortality, there is little evidence that this explains the decrease in mortality with the use of OAC. GDMT use at two years of follow-up Funding Acknowledgement Type of funding source: Private grant(s) and/or Sponsorship. Main funding source(s): The GARFIELD-AF registry is funded by an unrestricted research grant from Bayer AG.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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