Management of anticoagulation in patients with atrial fibrillation and renal dysfunction: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is a prevalent cardiac arrhythmia associated with significant morbidity and mortality, particularly in patients with concomitant renal dysfunction. Anticoagulation therapy reduces the risk of thromboembolic complications in AF but presents challenges in patients with renal impairment due to altered pharmacokinetics and increased bleeding risk. AIM: To support clinicians in navigating the complexities of anticoagulation in this high-risk population, ensuring optimal outcomes. METHODS: The present review followed PRISMA guidelines. Data extraction was conducted using a standardized template that captured key study characteristics: Population demographics, renal function metrics, anticoagulant dosing strategies, and primary and secondary outcomes. For quality assessment, we employed the Cochrane Risk of Bias 2.0 tool for randomized controlled trials. Observational studies were appraised using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: We analyze data from 16 studies to provide recommendations on optimal anticoagulation strategies, balancing thrombotic and bleeding risks. Current evidence supports the preferential use of apixaban in moderate chronic kidney disease and cautiously in end-stage renal disease, emphasizing the importance of individualized therapy. CONCLUSION: The management of anticoagulation in AF patients with renal dysfunction is challenging but critical for reducing stroke risk.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».