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Enregistrement W3109565717 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.2686

Anticoagulation for mechanical aortic valve replacement: an international survey

2020· article· en· W3109565717 sur OpenAlexaffabout
Saurabh Gupta, Emilie P. Belley‐Côté, Charlotte McEwen, Wenteng Hou, John W. Eikelboom, Richard Whitlock

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGuidelineAortic valveRandomized controlled trialAortic valve replacementMechanical valveSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Mechanical valves are preferred over biologic valves in younger patients because they are more durable but require long-term anticoagulation which increases the risk of bleeding. For patients with a mechanical aortic valve, the ACCP guidelines recommend a target INR of 2.5 (range 2.0–3.0) for all patients, whereas the ACC/AHA and ESC guidelines recommend a higher target for selected patients with additional risk factors for thromboembolism (TE). Data supporting the guideline recommendations are largely historical and of low quality. Purpose We surveyed physicians who manage anticoagulation for patient with mechanical heart valves to determine their usual practice, perceptions regarding guideline recommendations, and interest in participating in a randomized controlled trial (RCT) comparing lower with higher INR targets in patients with a mechanical aortic valve. Methods A 33-question web-based survey was sent to 75 cardiologists, cardiac surgeons and thrombosis specialists at centres in Canada and internationally (western Europe, South America, and the United States) who participated in previous anticoagulation trials led by investigators at McMaster University. Results Of the 55 respondents (73.3% response rate), 77.8% worked in academic teaching hospitals. Respondents had been in practice for a mean of 23.6 years; 40.9% followed AHA/ACC guidelines, 34.1% followed the ACCP guidelines and 22.7% followed the ESC guidelines. In patients with a mechanical aortic valve and no additional TE risk factors, 80% of respondents targeted an INR of 2.5 (range 2.0–3.0); among patients with additional TE risk factors, 48% targeted an INR of 2.5 (range 2.0–3.0) and 44% targeted an INR of 3.0 (range 2.5–3.5). With respect to guidelines: 57.1% of respondents agreed or strongly agreed that that the evidence for the guidelines was contemporary, 53.1% agreed or strongly agreed that the evidence was derived from patients with modern bi-leaflet mechanical valves, and 57.2% of respondents agreed or strongly agreed that the evidence was not of high quality. A majority of respondents (65.9%) reported that they would accept an increase in TE risk to reduce the risk of a major bleeding event; 86.4% are willing to randomize patients with a mechanical aortic valve to a target INR of 2.0 (range 1.5–2.5) if they had no risk factors for TE and 36.4% would randomize patients to a target INR of 2.0 with additional risk factors for TE. Conclusions Clinicians who participated in the survey followed different guidelines and employed different INR targets for patients with a mechanical aortic valve. A majority of respondents would be willing to randomize these patients to lower INR targets. Mechanical Aortic Valves and INR Targets Funding Acknowledgement Type of funding source: None

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)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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