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Enregistrement W3204910028 · doi:10.3399/bjgpo.2021.0150

Deaths from cardiovascular disease involving anticoagulants: a systematic synthesis of coroners’ case reports

2021· article· en· W3204910028 sur OpenAlexaff
Ali Anis, Carl Heneghan, Jeffrey K Aronson, Nicholas DeVito, Georgia C. Richards

Notice bibliographique

RevueBJGP Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutopsy Techniques and Outcomes
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRivaroxabanDiseaseMedical emergencyWarfarinSAFERIntensive care medicineFamily medicineComputer securityAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The global burden of cardiovascular disease (CVD) is forecast to increase, and anticoagulants will remain important medicines for its management. Coroners’ Prevention of Future Death reports (PFDs) provide valuable insights that may enable safer and more effective use of these agents. Aim To identify CVD-related PFDs involving anticoagulants. Design and Setting Retrospective observational study of coronial case reports in England and Wales between 2013 and 2019. Method We screened 3037 PFDs for eligibility and included PFDs where CVD and an anticoagulant caused or contributed to the death. We descriptively analysed included cases and used content analysis to assess concerns raised by coroners and who responded to them. Results We identified 113 cardiovascular disease-related PFDs involving anticoagulants. Warfarin (36%), enoxaparin (11%), and rivaroxaban (11%) were the most common anticoagulants reported. Concerns most frequently raised by coroners included poor systems (31%), poor communication (25%), and failures to keep accurate medical records (25%). These concerns were most often directed to NHS trusts (29%), hospitals (10%), and general practices (8%). Nearly two-thirds (60%) of PFDs had not received responses from such organisations, which are mandatory under regulation 28 of the Coroners’ (Investigations) Regulations 2013. We created a publicly available tool, https://preventabledeathstracker.net/ , which displays coroners’ reports in England and Wales to streamline access and identify important lessons to prevent future deaths. Conclusion National organisations, healthcare professionals, and prescribers should take actions to address the concerns of coroners’ in PFDs to improve the safe use of anticoagulants in patients with cardiovascular disease. How this fits in A previous assessment of 500 PFDs identified anticoagulants as the class of drugs most often involved in fatal medication errors. This study uses innovative methods to automatically collect all available PFDs between 2013 and 2019 to identify deaths from cardiovascular disease when the use of or lack of anticoagulants caused or contributed to the death. Coroners’ raised hundreds of coroners in their reports, including issues with communication, following protocols, education and training, access to resources, and safety. Despite repeat concerns with national relevance being identified, most CVD-anticoagulant PFDs were sent locally to NHS Trusts, hospitals, and general practices, limiting their ability to reduce harms and prevent premature deaths.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,256
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,256
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0690,032
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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