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Enregistrement W4396900023 · doi:10.1016/j.semnephrol.2024.151517

Oral Anticoagulation Use in Individuals With Atrial Fibrillation and Chronic Kidney Disease: A Review

2024· review· en· W4396900023 sur OpenAlexaff
Sara L. Wing, Thomas A. Mavrakanas, Ziv Harel

Notice bibliographique

RevueSeminars in Nephrology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcGill University Health CentreSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesServierGlaxoSmithKlineAstraZenecaPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineKidney diseaseAtrial fibrillationStroke (engine)Renal functionIntensive care medicineRandomized controlled trialPopulationDialysisInternal medicineApixabanWarfarinRivaroxaban

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atrial fibrillation (AF) is highly prevalent in patients with chronic kidney disease (CKD). It is associated with an increased risk of stroke, which increases as kidney function declines. In the general population and in those with a moderate degree of CKD (creatinine clearance 30-50 mL/min), the use of oral anticoagulation to decrease the risk of stroke has been the standard of care based on a favorable risk-benefit profile that had been established in seminal randomized controlled trials. However, evidence regarding the use of oral anticoagulants for stroke prevention is less clear in patients with severe CKD (creatinine clearance <30 mL/min) and those receiving maintenance dialysis, as these individuals were excluded from such large randomized controlled trials. Nevertheless, the direct oral anticoagulants have invariably usurped vitamin K antagonists as the preferred choice for oral anticoagulation among patients with AF across all strata of CKD based on their well-defined safety and efficacy and multiple pharmacokinetic benefits (e.g., less drug-drug interactions). This review summarizes the current literature on the role of oral anticoagulation in the management of AF among patients with CKD and highlights current deficiencies in the evidence base and how to overcome them.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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