Abstract WMP101: Potential Causes Of Anticoagulant Underuse In Patients With Atrial Fibrillation Presenting With Ischemic Strokes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Underuse of FDA-approved stroke prevention methods in atrial fibrillation (AF) remains a major problem. We aimed to explore the potential causes of oral anticoagulant (OAC) non-use and compare the frequency of these factors between AF patients with acute ischemic stroke (AIS) off and on oral anticoagulant (OAC). Methods: The Neuro-AFib study is a multicenter observational study aiming to clarify the causes of different stroke types in a contemporary AF cohort. Potential causes of OAC non-use were systematically collected from all enrolled patients based on the exclusion criteria of the Direct OAC (DOAC) studies. The frequency of potential causes of OAC non-use (AIS-off-OAC) are explored in AF patients consecutively admitted to 22 US academic stroke centers with an AIS between 1/2018-12/2019, and these rates are compared to AIS-on-OAC. Results: Among 4898 patients with known AF who had IS, 2694 (55%) were not using any OAC, and 45% were AIS-on-OAC. CHA2DS2-VASc <2, the cutoff representing low embolic risk until late 2019, was found in 7% of AIS-off-OAC group compared to 3.8% in AIS-on-OAC (p<0.0001). The most common factor in OAC non-use group was history of falls (26%) vs 18% in AIS-on-OAC group (p=0.004). History of bleeding [intracranial (2.3%) and extracranial (18.5%)] was found in 20.8% of AIS-off-OAC vs 10.4% of AIS-on-OAC group (p<0.0001). 82.6% of these hemorrhages were classified as major bleeds. Pre-stroke cognitive impairment was also common in AIS-off-OAC (21.7%). Renal failure (creatinine >2mg/dl) was found in 13% of AIS-off-OAC. Gait problems leading to limited mobility (10%) and excessive alcohol use (3.8%) were other potential factors for OAC non-use. Among OAC non-users, 64% had at least one risk factor defined above. Conclusions: In a large multicenter contemporary IS cohort with known AF, 55% of patients were not on OAC, and about two thirds of them had a reason that would exclude them from the phase 3 DOAC studies. Other than improving the accuracy of risk prediction algorithms, research should focus on identifying optimal management approaches for this large AF population who present challenges to lifelong OAC use. FDA-approved left atrial appendage closure procedures can be considered in such AF patients.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».