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Enregistrement W4401208227 · doi:10.1093/eurheartjsupp/suae075

Direct oral anticoagulants for stroke prevention in patients with device-detected atrial fibrillation: assessing net clinical benefit

2024· article· en· W4401208227 sur OpenAlexaff
William F. McIntyre, Alexander P. Benz, Nedim Tojaga, Axel Brandes, Renato D. Lópes, Jeff S. Healey

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Supplements · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)CardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subclinical, device-detected atrial fibrillation (AF) is frequently recorded by pacemakers and other implanted cardiac rhythm devices. Patients with device-detected AF have an elevated risk of stroke, but a lower risk of stroke than similar patients with clinical AF captured with surface electrocardiogram. Two randomized clinical trials (NOAH-AFNET 6 and ARTESiA) have tested a direct oral anticoagulant (DOAC) against aspirin or placebo. A study-level meta-analysis of the two trials found that treatment with a DOAC resulted in a 32% reduction in ischaemic stroke and a 62% increase in major bleeding; the results of the two trials were consistent. The annualized rate of stroke in the control arms was ∼1%. Several factors point towards overall net benefit from DOAC treatment for patients with device-detected AF. Strokes in ARTESiA were frequently fatal or disabling and bleeds were rarely lethal. The higher absolute rates of major bleeding compared with ischaemic stroke while on treatment with a DOAC in the two trials are consistent with the ratio of bleeds to strokes seen in the pivotal DOAC vs. warfarin trials in patients with clinical AF. Prior research has concluded that patients place a higher emphasis on stroke prevention than on bleeding. Further research is needed to identify the characteristics that will help identify patients with device-detected AF who will receive the greatest benefit from DOAC treatment.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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