Variation in bleeding risk estimates among online calculators
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the variation in bleeding risk estimates and risk stratification among Web and mobile applications for patients with atrial fibrillation. Design Cross-sectional study. Setting Simulated patient population. Participants Hypothetical patient cohorts that encompassed all possible binary risk factor combinations for each clinical prediction model. Interventions Twenty-five bleeding risk calculators (18 Web and 7 mobile apps), each of which used 1 of 4 clinical prediction models to predict an individual’s 12-month bleed risk: ATRIA (Anticoagulation and Risk Factors in Atrial Fibrillation), HAS-BLED (hypertension [systolic blood pressure >160 mm Hg], abnormal renal or liver function, stroke [caused by bleeding], bleeding, labile international normalized ratio, elderly [age >65 years], drugs [acetylsalicylic acid or nonsteroidal anti-inflammatory drugs] or alcohol [≥8 drinks per week]), HEMORR2HAGES (hepatic or renal disease, ethanol abuse, malignancy, older [age >75 years], reduced platelet count or function, rebleeding risk [history of past bleeding], hypertension [uncontrolled], anemia, genetic factors, excessive fall risk, and stroke), and mOBRI (modified Outpatient Bleeding Risk Index). Main outcome measures Four simulated cohorts were constructed. The coefficient of variation, relative difference (RD), and 95% CI for annual bleeding risk estimates were calculated for all hypothetical patient cohorts. Additionally, pairwise agreement between calculators across low- (<10%), moderate- (10% to 20%), and high-risk (>20%) categories of patients was determined. Results The risk estimates the calculators generated were imprecise, with coefficients of variation ranging from 14% for HEMORR2HAGES to 64% for mOBRI. Wide variation was observed in annual risk estimates for calculators using the mOBRI (maximum RD=4.3) and HAS-BLED (maximum RD=3.1) models. The 95% CI of mean annual bleeding risk varied among models; 1 calculator using the HAS-BLED model had a 95% CI of mean annual risk estimates of 5.4% to 6.2%, while another HAS-BLED calculator reported a 95% CI of 17.7% to 18.5%. Concordance for risk category stratification among calculators was high for those based on mOBRI and ATRIA (=1 for both). Poor agreement was observed in 1 calculator using HEMORR2HAGES (=0.54) and another using HAS-BLED ( range=-0.11 to 0.35). Conclusion Inconsistencies and a lack of precision were observed in annual risk estimates and risk stratification produced by Web and mobile bleeding risk calculators for patients with atrial fibrillation. Clinicians should refer to annual bleeding risks observed in major randomized controlled trials to inform risk estimates communicated to 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 | 0,012 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».