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Enregistrement W3215028695 · doi:10.1161/circ.144.suppl_1.10878

Abstract 10878: New Bleeding Risk Prediction Model for Patients with Atrial Fibrillation on Direct Oral Anticoagulants

2021· article· en· W3215028695 sur OpenAlexaff
Yoshihiro Tanaka, Nicola Lancki, Sadiya S. Khan, Karlyn A. Martin, Rod Passman

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrial fibrillationMedicineWarfarinInternal medicineIncidence (geometry)Cardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Although several risk scores exist to predict major bleeding events (MBEs) in patients with atrial fibrillation (AF) on anticoagulation therapy, most were derived from warfarin treated patients. Therefore, we sought to develop a new bleeding risk score specifically for AF patients on direct oral anticoagulants (DOAC). Hypothesis: A DOAC-specific risk prediction model will have good discrimination and calibration for 1-year and 3-year MBEs. Methods: AF patients aged ≥ 18 years on DOAC therapy who had at least 12-month follow-up between 2010 and 2017 were extracted from the Northwestern Medicine EHR. The primary endpoint was MBE defined by the International Society on Thrombosis and Hemostasis (ISTH) criteria. Seventy percent of patients were randomly assigned to a derivation cohort and the rest of 30% was used as an internal validation cohort. In the derivation cohort, all significant univariate predictors (p < 0.05) were incorporated into a multivariate Cox proportional hazard model. Harrel’s c-statistics was used for discrimination and Hosmer-Lemeshow test for calibration. Results: A total of 7,642 patients with AF on DOAC (Apixaban 43.9%, Rivaroxaban 36.4%, Edoxaban 0.1%, Dabigatran 19.5%) were analyzed (mean age, 69 ± 12 years: men, 59.5%: non-Hispanic White, 85.8%). During a median follow-up period of 3.3 years (interquartile range 2.0-5.0), 1,283 MBEs (922 in derivation cohort and 361 in validation cohort) were observed. Final model involved age, race, body mass index in addition to all components of CHA 2 DS 2 -Vasc score. Calibration plots at 1 year and 3 years looked good fit and Hosmer-Lemeshow test was not statistically significant. C-statistics of the new model at 1 year and 3 years were 0.70 (95% CI: 0.67 - 0.72) and 0.67 (95% CI: 0.65 - 0.69), both of which were higher than the reported c-statistics from HAS-BLED score. In the validation cohort, we observed the same significant differences in c-statistics at both years. Conclusions: A DOAC-specific risk prediction score had good model performance to quantify bleeding risk in patients with AF on DOAC.

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)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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