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Enregistrement W4404939577 · doi:10.1016/j.ijcard.2024.132866

Association of care specialty with anticoagulant prescription and clinical outcomes in newly diagnosed atrial fibrillation: Results from the GARFIELD-AF registry

2024· article· en· W4404939577 sur OpenAlexaff
C J F Camm, Saverio Virdone, Carlos Jerjes‐Sánchez, Seil Oh, John W. Eikelboom, Ali̇ Oto, Keith A.A. Fox, A. John Camm, Karen S. Pieper, Shinya Goto, Hany Ragy, Ajay K. Kakkar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cardiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationMedical prescriptionSpecialtyAnticoagulantInternal medicineCardiologyAssociation (psychology)Intensive care medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether stroke prevention strategy, comorbidity management, and clinical outcome risks differ across atrial fibrillation (AF) care specialties. METHODS: Newly diagnosed non-valvular AF patients enrolled in the international, prospective GARFIELD-AF registry (enrolment: 2010-2016) were analysed. Prescription of oral anticoagulation (OAC) therapy and select comorbidities was assessed by baseline care specialty: cardiology, primary care, or other specialties (internist/neurologist/geriatrician). Associations between care specialty and 2-year clinical outcomes were evaluated using multivariable Cox frailty models to account for within-country homogeneity. RESULTS: -VASc ≥2 patients was more common in cardiology care (31.0 %) than primary care (19.8 %) and other specialty care (24.9 %), but comorbidity management was similar across specialties. Compared to cardiology care, primary care was associated with greater non-cardiovascular mortality (1.21 [1.01-1.45]), major bleeding (1.31 [1.05-1.62]), and new/worsening heart failure risk (2.09 [1.69-2.59]). Care in other specialties was associated with greater all-cause (adjusted hazard ratio, 1.19 [95 % CI, 1.09-1.29]), cardiovascular (1.15 [1.01-1.31]), and non-cardiovascular mortality (1.29 [1.13-1.47]), as well as non-haemorrhagic stroke/systemic embolism (1.48 [1.26-1.73]), major bleeding (1.21 [1.02-1.43]), and new/worsening heart failure risk (1.45 [1.21-1.75]) than cardiology care. CONCLUSION: Comorbidity management was similar across AF care specialties, but patients outside of cardiology care had fewer NOAC prescriptions and greater risk for most clinical endpoints. Cardiology expertise may have important implications for AF prognosis. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: http://www. CLINICALTRIALS: gov. Unique identifier for GARFIELD-AF: NCT01090362.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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