Effectiveness of the Alfalfa App in Warfarin Therapy Management for Patients Undergoing Venous Thrombosis Prevention and Treatment: Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the years, the internet has enabled considerable progress in the management of chronic diseases, especially hypertension and diabetes. It also provides novel opportunities in online anticoagulation management. Nevertheless, there is insufficient evidence regarding the effectiveness of online anticoagulation management. OBJECTIVE: This study explored the effectiveness and safety of warfarin management via the Alfalfa app, so as to provide evidence in support of anticoagulant management through online services. METHODS: In this retrospective, observational cohort study, 824 patients were included. In the offline group, patients went to the hospital clinic for warfarin management. In the Alfalfa app group, patients reported the dose of warfarin, current international normalized ratio (INR) value, and other related information through the Alfalfa app. Physicians or pharmacists used the app to adjust the dose of warfarin and determined the time for the next blood INR testing. Patients completed INR testing by point-of-care at home or hospital. The primary outcome of the study was the percentage of time in therapeutic range (TTR). Secondary outcomes included minor and major bleeding events, thrombotic events, warfarin-related emergency department visits, hospital admissions, and high INR values. RESULTS: The TTR and percentage of INR values in the range were significantly higher in the Alfalfa app group than in the offline group (79.35% vs 52.38%, P<.001; 3314/4282, 77.39% vs 2005/4202, 47.72%, P<.001, respectively). Patients managed via the Alfalfa app had lower rates of subtherapeutic (172/4282, 4.02% vs 388/4202, 9.23%; P<.001), supratherapeutic (487/4282, 11.37% vs 882/4202, 20.99%; P<.001), and extreme subtherapeutic INR values (290/4282, 6.77% vs 910/4202, 21.66%; P<.001). Additionally, the Alfalfa app group had lower incidences of major bleeding (2/425, 0.5% vs 12/399, 3.0%; P=.005), warfarin-related emergency department visits (13/425, 3.1% vs 37/399, 9.3%; P<.001), and hospital admissions (1/425, 0.2% vs 12/399, 3.0%; P=.001) compared with the offline group. However, the Alfalfa app group had a higher incidence of minor bleeding than the offline group (45/425, 10.6% vs 20/399, 5.0%; P=.003). There were similar incidences in extreme supratherapeutic INR values (19/4282, 0.44% vs 17/4202, 0.40%; P=.78) and thromboembolic events (1/425, 0.2% vs 1/399, 0.3%; P=.53) between the two groups. CONCLUSIONS: Warfarin management is superior via the Alfalfa app than via offline services in terms of major bleeding events, warfarin-related emergency department visits, and hospital admissions.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».