Abstract 17022: The Gap Between Indicated and Prescribed Stroke Prevention Therapies in A High-risk Geriatric Population in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac dysrhythmia, with estimated risk of about 25% by 80 years of age. The use of oral anticoagulation (OAC) in the elderly population treated in long term care (LTC) facilities is inconsistent and poorly studied. Hypothesis: We performed a retrospective analysis to assess the magnitude and sources of the gap between indicated and prescribed use of OAC in the elderly with AF along with the prevalence of different therapies. Methods: We retrospectively scanned 25 LTC facilities in Ontario, Canada. The diagnosis of AF was drawn from electronic medical records. This was merged with a pharmacy database, which was the sole provider of all medications for each resident. Attributable risk factors for possible failure to prescribe use of OAC were: Advanced directives for no hospitalization, Do-Not-Resuscitate order, Dementia, Cognitive Performance Scale, Activities of Daily Living Self Performance Hierarchy scale and Changes in Health, End-Stage Disease, Signs, and Symptoms Scale. Results: In total 3378 active residents were examined in 25 LTC facilities. All patients were ≥ 65 years old with mean age 85 ± 8 years and 2449 (72%) were female. We identified 433 (13%) AF patients with mean age 87 ± 7 years and mean CHADS2 score 3 ± 1; all qualify for OAC therapy. Out of all AF patients, 273 (63%) patients were on OAC therapy. Patients were mostly treated with Vitamin K antagonists (N= 114 (42%)), rivaroxaban (N= 71 (26%)) or apixaban (N= 62 (23%)) followed by dabigatran (N= 26 (10%)). Antiplatelet drugs as the only stroke prevention therapy were used in 88 (20%) patients and 28 (6%) patients were on dual therapy (anticoagulation and antiplatelet drugs). Seventy-two (17%) patients were not on any antiplatelet or antithrombotic therapy. None of the attributable risks identified consistently correlated with the failure to prescribe indicated therapy. Conclusions: This real world data set suggests that 37% of eligible elderly LTC patients fail to receive recommended stroke prevention therapies. Vitamin K antagonists are the most common OAC therapy used in elderly patients in LTC facilities. Lack of use of indicated therapy appears to be idiosyncratic.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».