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Enregistrement W4206270636 · doi:10.1136/bmjopen-2021-049933

Do baseline characteristics and treatments account for geographical disparities in the outcomes of patients with newly diagnosed atrial fibrillation? The prospective GARFIELD-AF registry

2022· article· en· W4206270636 sur OpenAlexaff
Keith A.A. Fox, Saverio Virdone, Jean‐Pierre Bassand, A. John Camm, Shinya Goto, Samuel Z. Goldhaber, Sylvia Haas, Gloria Kayani, Yukihiro Koretsune, Frank Misselwitz, Seil Oh, Jonathan P. Piccini, Alexander Parkhomenko, J.P.S. Sawhney, Janina Stępińska, Alexander G.G. Turpie, Freek W.A. Verheugt, Ajay K. Kakkar

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAllerganServierDaiichi-SankyoARCA BiopharmaRegeneron PharmaceuticalsNational Heart, Lung, and Blood InstitutePfizerLivaNovaZafgenBoston Scientific CorporationJanssen PharmaceuticalsGilead SciencesAmgenNakatani Foundation for Advancement of Measuring Technologies in Biomedical EngineeringAstraZenecaBristol-Myers SquibbBayerDaiichi Sankyo EuropeBayer HealthCareSanofiAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationAntithromboticStroke (engine)Prospective cohort studyAnticoagulantWarfarinInternal medicineEmergency medicineMortality rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In patients with newly diagnosed atrial fibrillation (AF), do baseline risk factors and stroke prevention strategies account for the geographically diverse outcomes. DESIGN: Global Anticoagulant Registry in the FIELD-Atrial Fibrillation is a prospective multinational non-interventional registry of patients with newly diagnosed AF (n=52 018 patients). SETTING: Investigator sites (n=1317) were representative of the care settings/locations in each of the 35 participating countries. Treatment decisions were all determined by the local responsible clinicians. PARTICIPANTS: The patients (18 years and over) with newly diagnosed AF had at least 1 investigator-determined stroke risk factor and patients were not required to meet specific thresholds of risk score for anticoagulant treatment. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Observed 1-year event rates and risk-standardised rates were derived. RESULTS: Rates of death, non-haemorrhagic stroke/systemic embolism and major bleeding varied more than three-to-four fold across countries even after adjustment for baseline factors and antithrombotic treatments. Rates of anticoagulation and antithrombotic treatment varied widely. Patients from countries with the highest rates of cardiovascular mortality and stroke were among the least likely to receive oral anticoagulants. Beyond anticoagulant treatment, variations in the treatment of comorbidities and lifestyle factors may have contributed to the variations in outcomes. Countries with the lowest healthcare Access and Quality indices (India, Ukraine, Argentina, Brazil) had the highest risk-standardised mortality. CONCLUSION: The variability in outcomes across countries for patients with newly diagnosed AF is not accounted for by baseline characteristics and antithrombotic treatments. Residual mortality rates were correlated with Healthcare Access and Quality indices. The findings suggest the management of patients with AF needs to not only address guideline indicated and sustained anticoagulation, but also the treatment of comorbidities and lifestyle factors. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT01090362.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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