Optimal adherence thresholds for oral anticoagulants in patients with atrial fibrillation using machine learning and population administrative data
Notice bibliographique
Résumé
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 clinically validated. OBJECTIVES: We identified OAC adherence thresholds maximally associated with risk of clinical events in patients with AF and compared them with the conventional 80% threshold. METHODS: This was a cohort study using retrospective data of patients newly diagnosed with AF who were new OAC users from 1996 to 2019, based on population-based administrative data from British Columbia, Canada. We used Cox proportional hazards models with OAC proportion of days covered (PDC) as the main exposure captured during 90 days before outcome events or at the end of follow-up, then applied least absolute shrinkage and selection operator-estimated coefficient paths to identify candidate thresholds, and identified which were optimal in terms of outcomes. RESULTS: A total of 44 172 patients were included. For all outcomes, vitamin K antagonist (VKA) optimal thresholds were between PDC 0.85 and 0.95, and the direct OAC (DOAC) optimal threshold was PDC 0.9. Above vs below threshold outcome hazard reduction was greater for DOACs than for VKAs (DOACs: 19%-52% stroke risk reduction; VKAs: not significant for most outcomes). The PDC 0.8 threshold had inferior model fit and outcome effect compared with the optimal thresholds identified. CONCLUSION: Optimal adherence thresholds are higher than conventionally assumed and, especially for DOACs, are strongly associated with clinical outcomes. These results provide a basis for considering updating the definition of OAC nonadherence to PDC <0.9 for DOACs and to PDC <0.9 or <0.95 for VKAs, depending on the outcome.
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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 | 0,013 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».