Frailty phenotype as a predictor of bleeding and mortality in ambulatory patients receiving direct oral anticoagulants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited prospective data exist about the clinical relevance of frailty in patients with atrial fibrillation (AF) or venous thromboembolism (VTE) receiving direct oral anticoagulants (DOACs). The aim of this study was to evaluate whether frailty phenotype identifies DOAC-treated patients at higher risk of adverse clinical outcomes. METHODS: Consecutive, adult outpatients treated with DOACs for AF or VTE were prospectively enrolled. Patients were classified as frail, pre-frail, or non-frail according to frailty phenotype. Study outcomes were clinically relevant bleeding, including major and clinically relevant non-major bleeding, arterial and venous thromboembolism, and all-cause mortality. RESULTS: 236 patients (median age 78 years, 44% females) were included, of whom 156 (66%) had AF and 80 (34%) VTE. Ninety-eight (41%) patients were frail, 115 (49%) pre-frail, and 23 (10%) non-frail. Inappropriately high or low dose DOAC was used in 33% of frail and in 20% of non-frail or pre-frail patients. Over a median follow-up of 304 days, the incidence of clinically relevant bleeding, thromboembolism, and mortality were 20%, 4%, 9% in frail, and 10%, 3%, and 2% in pre-frail, respectively, while no study outcome occurred among non-frail patients. Risk ratios (95% confidence intervals) for these outcomes in frail versus pre-frail and non-frail patients were respectively 2.5 (1.8, 3.7), 1.9 (0.9, 4.0), and 6.3 (2.9, 13.6). CONCLUSION: In a prospective cohort of ambulatory patients receiving DOAC treatment for AF or VTE, frailty phenotype identified patients at higher risk of bleeding and all-cause mortality. Frailty assessment could be valuable to guide targeted interventions potentially improving patient prognosis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».