Warfarin adherence and anticoagulation control in atrial fibrillation patients: a systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This paper aims to review the literature systematically on warfarin adherence in patients with atrial fibrillation and to assess the anticoagulation control focused on patient clinical outcomes. Atrial Fibrillation (AF) is a cardiac disease defined by abnormal heart rhythm, which significantly impacts a patient's health status, quality of life, and heart output, and thus a greater risk of stroke and hospitalization. Most AF patients should be managed with long-term anticoagulation, either with vitamin K antagonists such as warfarin or new oral anticoagulants (NOACs). Anticoagulants have been a core in treating AF and weighing the consequences of thrombosis with the risk of bleeding. This systematic review aimed to assess the impact of warfarin adherence on AF patients. MATERIALS AND METHODS: A systematic search of the literature was conducted on electronic databases of PubMed/MEDLINE, EBSCO, Cochrane library, Google, and Google Scholar from January 2011 to April 2021 to determine studies that reported warfarin adherence on patients with atrial fibrillation. RESULTS: Out of 1429 titles and abstracts were retrieved, 12 studies fulfilled and met the inclusion criteria. From the included studies, two were carried out in Brazil and one from the following nations: Libya, Jordan, Iran, KSA, Canada, Malaysia, Bahrain, UAE, Singapore, and the USA. The study designs identified were cross-section, retrospective, and prospective studies. Warfarin adherence was influenced by multiple causes, including pharmaceutical services, the number of medications, and warfarin knowledge regarding anticoagulation control. Warfarin adherence illustrates its positive association with TTR and INR as a measure of anticoagulation control. CONCLUSIONS: While the available evidence is limited, this systematic review demonstrated a positive finding of the association between warfarin adherence and anticoagulation control in patients with AF.
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 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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».