Evaluating the effects of socioeconomic status on stroke and bleeding risk scores and clinical events in patients on oral anticoagulant for new onset atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk of thromboembolism and bleeding before initiation of oral anticoagulant (OAC) in atrial fibrillation patients is estimated by CHA2DS2-VASc and HAS-BLED scoring system, respectively. Patients' socioeconomic status (SES) could influence these risks, but its impact on the two risk scores' predictive performance with respect to clinical events remains unknown. Our objective was to determine if patient SES defined by area deprivation index (ADI), in conjunction with CHA2DS2-VASc and HAS-BLED scores, could guide oral anticoagulation therapy. METHODS AND FINDINGS: The study cohort included newly diagnosed patients with AF who were treated with warfarin. The cohort was stratified by the time in therapeutic range of INR (TTR), ADI, CHA2DS2-VASc, and HAS-BLED risk scores. TTR and ischemic and bleeding events during the first year of therapy were compared across subpopulations. Among 7274 patients, those living in the two most deprived quintiles (ADI ≥60%) had a significantly higher risk of ischemic events and those in the most deprived quintile (ADI≥80%) had a significantly increased risk of bleeding events. ADI significantly improved the predictive performance of CHA2DS2-VASc but not HAS-BLED risk scores. CONCLUSION: ADI can predict increased risk for ischemic and bleeding events in the first year of warfarin therapy in patients with incident AF.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».