Optimal adherence thresholds for oral anticoagulants in patients with atrial fibrillation using machine learning and population administrative data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Adherence to oral anticoagulants (OACs) for atrial fibrillation (AF) stroke prevention is traditionally defined as taking 80% of doses as prescribed, but this threshold has not been validated in terms of clinical outcomes. Objectives We sought to determine the OAC adherence thresholds maximally associated with risk of clinical events in patients with AF. We also sought to compare these thresholds to the conventional 80% threshold. Methods This was a cohort study using retrospective data of patients newly diagnosed with AF who were new users of OACs from 1996 to 2019 from population-based administrative data from British Columbia, Canada. We built Cox proportional hazard models with OAC adherence, measured as proportion of days covered (PDC), as the main exposure captured during 90 days before outcome events or end of follow-up and applied LASSO estimated coefficient paths to identify candidate thresholds, followed by steps to identify which were truly optimal in terms of outcomes. Results A total of 44,172 patients were included. For all outcomes, VKA optimal PDC thresholds were between 0.85 and 0.95 and the DOAC optimal threshold was 0.9. Outcome hazard reduction for adherence above vs. below the optimal threshold was greater for DOAC than VKA. For DOAC, PDC ≥0.9 yielded risk reductions of 19 to 52% compared to being below it for stroke outcomes, while for these were not significant for VKA for most outcomes. The conventional PDC 0.8 threshold had inferior model fit and clinical relevance compared to the optimal thresholds identified. Conclusions Optimal adherence thresholds are higher than conventionally assumed and, especially with DOACs, are strongly associated with clinical outcomes. Our results highlight the need to consider updating the definition of nonadherence to PDC <0.9 for DOACs, and to PDC<0.9 or <0.95 for VKA, depending on the outcome.
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 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 | 0,013 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».