Prevención del stroke en fibrilación auricular. Hallazgos del registro GLORIA-AF
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El GLORIA-AF (Global Registry on Long-Term Oral Antithrombotic Treatment in Patients with Atrial Fibrillation) es un registro internacional, prospectivo, en tres fases, para determinar la seguridad y eficacia del dabigatrán en pacientes con fibrilación auricular no valvular recientemente diagnosticada, en riesgo de stroke. La fase II empezó cuando el dabigatrán, el primer anticoagulante oral no antagonista de la vitamina K (NOAC) estuvo disponible. Objetivos: Describir los datos clínicos basales de la fase II en la población general y el seguimiento a 2 años de aquellos que recibieron dabigatrán. Material y Métodos: Se reclutaron un total de 15 644 pacientes, de los cuales 15 308 fueron elegibles y 4873 recibieron dabigatrán. Se analizaron las características de la fibrilación auricular, los hallazgos en el seguimiento y las enfermedades concomitantes. Los datos fueron analizados usando estadísticas descriptivas. Resultados: Del total de pacientes elegibles, el 45,5% eran mujeres, con una edad promedio de 71 (rango intercuartilo: 64-78) años. Los pacientes eran de Europa (47,9%), América del Norte (22,2%), Asia (20,1%), América Latina (6,0%) y Medio Oriente/África (3,9%). La mayoría se encontraba en alto riesgo de stroke (CHA2DS2-VASc score >2; 86,1%); un 13,9% tuvieron riesgo moderado (CHA2DS2-VASc score >1). El 80,3% recibieron anticoagulantes orales; de ellos, el 47,9% recibieron NOAC y el 32,4%, antagonistas de la vitamina K (VKA); 12,0% recibieron agentes antiagregantes plaquetarios y el 7,6% no recibieron tratamiento antitrombótico. A 2 años de seguimiento, el 70,5% permanecieron en dabigatrán. Conclusiones: Los datos de la fase II del registro GLORIA-AF demostraron que, en FA no valvular, los NOAC han sido ampliamente adoptados en la práctica clínica y fueron más frecuentemente prescriptos que los VKA. No obstante, una gran proporción de pacientes en todo el mundo permanecieron sin tratamiento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".