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Enregistrement W3124828277 · doi:10.1161/str.51.suppl_1.wp421

Abstract WP421: Optimization of Risk Stratification for Anticoagulation-Associated Intracerebral Hemorrhage

2020· article· en· W3124828277 sur OpenAlexaff
Vasileios‐Arsenios Lioutas, Aristeidis H. Katsanos, Nitin Goyal, Christos Krogias, Ramin Zand, Vijay K. Sharma, Panayiotis N. Varelas, Konark Malhotra, Maurizio Paciaroni, Theodoros Karapanayiotides, Aboubakar Sharaf, Jason J. Chang, Abhi Pandhi, Lina Palaiodimou, Christoph Schroeder, Argyrios Tsantes, Odysseas Kargiotis, Efstathios Boviatsis, Chandan Mehta, Aspasia Serdari, Κonstantinos Vadikolias, Panayiotis Mitsias, Magdy Selim, Andrei V. Alexandrov, Georgios Tsivgoulis

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntracerebral hemorrhageVitamin K antagonistStroke (engine)Internal medicineCohortIschemic strokeAnticoagulantWarfarinCardiologyAtrial fibrillationIschemiaSubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: With more widespread anticoagulant use, anticoagulation-associated intracerebral hemorrhage (ICH) represents an increasing proportion of all ICH. We hypothesized that c ombining ischemic and hemorrhagic stroke risk estimation can guide treatment decisions, with more precision than ischemic risk estimation alone. Methods: We enrolled consecutive patients with anticoagulation-associated ICH in 15 centers in USA, Europe and Asia from 2015-2017. Each patient was assigned annual baseline ischemic stroke and hemorrhage risk based on their CHA 2 DS 2 -VASc and HAS-BLED scores without and with index ICH taken into account. We computed a net risk by subtracting the hemorrhagic from the ischemic risk. If the sum was positive the patient was assigned a “Favorable” indication for anticoagulation; if negative an “Unfavorable”. We compared clinical and neuroimaging characteristics between the two groups. Results: Our cohort comprised 357 patients (59% male, median age 76 [68-82] years). 69% used vitamin-K antagonists (VKA), 31 % Non vitamin K antagonist (NOAC). 191 (53.5%) of patients had a favorable indication for anticoagulation prior to their ICH event; the rest 166 (46.5%) had an unfavorable indication. Those with an unfavorable indication were younger (72[66-80] vs 78[73-84] years, p=0.001, had a lower CHA 2 DS 2 -VASc score (3[3-4] vs 5[4-6], p<0.001) and higher HAS-BLED score (3[2-4] vs 2[2-3], p=0.025). Those with favorable indication had a significantly higher prevalence of all major cardiovascular risk factors and were more likely to use NOAC (35% vs 25%, p=0.045). After including ICH into the HAS-BLED score estimation, 77 of the 191 patients with favorable profile were rendered unfavorable; leaving 114 patients (32% of the cohort) with favorable profile. Conclusions: In this anticoagulation-associated ICH cohort, baseline hemorrhage risk exceeded ischemic risk in ~50% of patients. This finding highlights the need for careful consideration of risk/benefit ratio prior to anticoagulation decisions. The remaining ~ 50% suffered an ICH although their baseline risk of ischemia exceeded that of hemorrhage which stresses the need for imaging, serum or other biomarkers to allow more precise estimation of hemorrhagic complication risk.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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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