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Enregistrement W4397289079 · doi:10.1016/j.jacc.2024.05.002

Apixaban vs Aspirin According to CHA2DS2-VASc Score in Subclinical Atrial Fibrillation

2024· article· en· W4397289079 sur OpenAlexafffund
Renato D. Lópes, Christopher B. Granger, Daniel Wojdyla, William F. McIntyre, Marco Alings, Thenmozhi Mani, Chinthanie Ramasundarahettige, Léna Rivard, Dan Atar, David H. Birnie, Giuseppe Boriani, Guy Amit, Peter Leong‐Sit, Claus Rinne, Gábor Zoltán Duray, Michael R. Gold, Stefan H. Hohnloser, Valentina Kutyifa, Juan Benezet‐Mazuecos, Jens Cosedis Nielsen, Christian Sticherling, Alexander P. Benz, Cecilia Linde, J Kautzner, Philippe Mabo, Georges H. Mairesse, Stuart J. Connolly, Jeff S. Healey

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensWestern UniversityHamilton Health SciencesPopulation Health Research InstituteUniversité de MontréalUniversity of OttawaMontreal Heart InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo CompanyCanadian Institutes of Health ResearchBayer CanadaNational Institutes of HealthNovo NordiskDaiichi-SankyoImpulse DynamicsFonds de Recherche du Québec - SantéAmarin CorporationHamilton Health SciencesBoston Scientific CorporationVifor PharmaPfizerHeart and Stroke Foundation of CanadaDaiichi Sankyo EuropeSanofiStockholms Läns LandstingZOLL Medical CorporationBristol-Myers SquibbAstraZenecaAmgenGlaxoSmithKline
Mots-clésApixabanMedicineAspirinAtrial fibrillationStroke (engine)Internal medicineSubclinical infectionCHA2DS2–VASc scoreCardiologyIschemic strokeWarfarinRivaroxabanIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: ARTESiA (Apixaban for the Reduction of Thrombo-Embolism in Patients With Device-Detected Sub-Clinical Atrial Fibrillation) demonstrated that apixaban, compared with aspirin, significantly reduced stroke and systemic embolism (SE) but increased major bleeding in patients with subclinical atrial fibrillation. OBJECTIVES: -VASc score. METHODS: -VASc score and assessed both the relative and absolute differences in stroke/SE and major bleeding. RESULTS: -VASc =4, apixaban prevented 0.32 (95% CI: -0.16 to 0.79) strokes/SE per 100 patient-years and caused 0.28 (95% CI: -0.30 to 0.86) major bleeds. CONCLUSIONS: -VASc =4) exists in which patient preferences will inform treatment decisions. (Apixaban for the Reduction of Thrombo-Embolism in Patients With Device-Detected Sub-Clinical Atrial Fibrillation; NCT01938248).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations69
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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