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Enregistrement W4415793063 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4362017

Abstract 4362017: Patient Preferences for Antithrombotic Therapy for Stroke Prevention in Device-Detected Subclinical Atrial Fibrillation: A Probability Trade-Off Interview Study

2025· article· en· W4415793063 sur OpenAlexaff
Rubani S. Suri, Feng Xie, Jeff S. Healey, Mellanie True Hills, Trudie Lobban, Catalina Ribas, Deborah Siegal, Alexander P. Benz, P.J. Devereaux, Renato D. Lópes, William F. McIntyre

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of OttawaPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)ApixabanAtrial fibrillationSubclinical infectionBleedAspirinAntithromboticCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Device-detected subclinical atrial fibrillation (AF) is common in patients with implanted cardiac rhythm devices. The ARTESiA trial demonstrated that in patients with subclinical AF, apixaban, as compared to aspirin, reduced stroke (0.98% versus 2.25% per year, 5 fewer strokes in 4 years with CHA 2 DS 2 -VASc > 4). However, apixaban also increased major bleeding (2.13% vs 1.45% per year, 2.72 more bleeds in 4 years with CHA 2 DS 2 -VASc > 4). Our objective was to estimate patient thresholds for stroke prevention and bleeding avoidance, as these factors may influence treatment decisions. Methods: Trained interviewers enrolled patients with a CHA 2 DS 2 -VASc score ≥ 4 (irrespective of AF history) from a tertiary care pacemaker/defibrillator clinic. Participants underwent a structured interview with a probability trade-off tool. We determined risk thresholds for the minimum 4-year reduction in stroke necessary to prefer apixaban compared to aspirin (minimal important difference, stroke MID) and the maximum tolerable number of major bleeds to prevent one stroke (maximum allowable difference, bleed MAD). We grouped participants into one of four preference clusters: stroke averse (accepting of bleeds to prevent stroke), bleeding averse (accepting of stroke to prevent bleeds), realist (accepting of stroke or bleed) and idealist (unwilling to accept stroke or bleed). Results: Among 415 individuals approached, 300 participants consented and 275 completed the full interview. Mean age was 81.5 ± 6.9 years, 55.3% were female, median CHA 2 DS 2 -VASc score was 4 (IQR 4-5), and 148 (53.8%) had a history of AF. The overall mean stroke MID was 5.0 ± 4.5, meaning that on average, patients require a 5% reduction in stroke over 4 years of follow up to justify apixaban over aspirin. The overall bleed MAD was 8.0 ± 4.0, meaning that on average, patients were willing to endure 8 additional major bleeds to prevent one stroke. The highest proportion of participants were stroke averse (49.1%); a minority were bleeding averse (16.7%), realist (15.3%) and idealist (18.9%) [Figure]. Conclusions: Among patients with a cardiac rhythm device and CHA 2 DS 2 -VASc ≥ 4, the mean stroke risk reduction to justify the increased bleeding risk on apixaban, as compared to aspirin, is in line with the reduction in stroke seen for patients with subclinical AF in ARTESiA. Patients will accept a mean 8 additional bleeds to prevent one stroke. Patients are 3 times more likely to be stroke averse than bleeding averse.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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