Physician decision making in anticoagulating atrial fibrillation: a prospective survey of a physician notification system for atrial fibrillation detected on cardiac implantable electronic devices of patients at increased risk of stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were to evaluate the effectiveness of a physician notification system for atrial fibrillation (AF) detected on cardiac devices, and to assess predictors of anticoagulation in patients with device-detected AF. METHODS: In 2013, a physician notification system for AF detected on a patient's CIED [including pacemakers, implantable cardioverter defibrillators (ICD) or cardiac resynchronization therapy (CRT) devices] was implemented, with a recommendation to consider oral anticoagulation in high-risk patients. We prospectively investigated the effectiveness of this system, and evaluated both patient and physician predictors of anticoagulation, as well as factors influencing physician decision making in prescribing anticoagulation. Both uni- and multivariable analysis as well as descriptive statistics were used in the analysis. RESULTS: was not a predictor of anticoagulation. ASA use predicted a lower rate of anticoagulation (OR 0.39, 95% CI 0.16-0.97, p = 0.04); physicians in practice for <20 years were more likely to prescribe anticoagulation (OR 3.39, 95% CI 1.28-8.93, p = 0.01); and physicians who believed both cardiologist and family doctor should be involved in managing anticoagulation were more likely to prescribe anticoagulation (OR 3.28, 95% CI 1.02-10.5, p = 0.05). CONCLUSIONS: Patients on aspirin were less likely to be anticoagulated. Physicians in practice for <20 years and who believed that both the general practitioner and cardiologist should be involved in managing anticoagulants were more likely to prescribe anticoagulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».