MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4382777552 · doi:10.5114/ms.2023.129051

Secondary prevention of thromboembolic complications in patients with nonvalvular atrial fibrillation – clinical practice in relation to guidelines

2023· article· en· W4382777552 on OpenAlexaboutno aff
Bernadetta Bielecka, Iwona Gorczyca−Michta, Agnieszka Ciba-Stemplewska, Beata Wożakowska−Kapłon

Bibliographic record

VenueMedical Studies · 2023
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicHealthcare Systems and Public Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAtrial fibrillationMedicineClinical PracticeInternal medicineSecondary preventionCardiologyPhysical therapy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Wprowadzenie Pacjenci z migotaniem przedsionków (AF) po przebytym powikłaniu zakrzepowo-zatorowym są chorymi wysokiego ryzyka kolejnych takich powikłań i powinni otrzymywać leczenie przeciwkrzepliwe. Cel pracy Ocena zalecanej profilaktyki przeciwkrzepliwej u chorych z AF po przebytym powikłaniu zakrzepowo-zatorowym oraz próba identyfikacji predyktorów stosowania oraz niestosowania doustnych leków przeciwkrzepliwych (OAC) wśród tych chorych. Materiał i metody Prezentowane badanie jest retrospektywnym, jednoośrodkowym badaniem obejmującym kolejno 1266 ho­- spitalizowanych pacjentów z AF oraz powikłaniami zakrzepowo-zatorowymi oraz wynikiem w skali CHA2DS2-VASc ≥ 2 pkt, w referencyjnym ośrodku kardiologicznym od stycznia 2004 do grudnia 2019 roku. Wyniki W grupie 1266 osób OAC były stosowane u 1072 (84,7%) pacjentów, leki przeciwpłytkowe u 134 (10,6%) pacjentów, heparyna drobnocząsteczkowa u 36 (2,8%) pacjentów; bez profilaktyki przeciwkrzepliwej pozostawało 24 (1,9%) pacjentów. W latach 2004–2019 zastosowanie OAC wzrosło z 70,5% do 95,3%, leków przeciwpłytkowych zmniejszyło się z 23,7% do 1,9%. Wykazano, że niezależnymi predyktorami zastosowania OAC były płeć żeńska (OR = 1,57; 95% CI: 1,14–2,17; p = 0,006) oraz choroba tętnic obwodowych (PAD) (OR = 2,59; 95% CI: 1,48–4,51; p = 0,001). Następujące czynniki predysponowały do niezalecania OAC: wiek > 74 lat (OR = 0,64; 95% CI: 0,46–0,89; p = 0,007) oraz hospitalizacja z powodu ostrego zespołu wieńcowego (ACS), planowej koronarografii lub też plastyki tętnic wieńcowych (PCI) (OR = 0,41; 95% CI: 0,28–0,61; p < 0,001). Pomiędzy 2004 a 2019 rokiem zaobserwowano zwiększenie liczby chorych wysokiego ryzyka zakrzepowo-zatorowego leczonych OAC. Wnioski Niezależnymi predyktorami zastosowania OAC były płeć, PAD, natomiast czynnikami, które zmniejszały szansę na zastosowanie OAC, okazały się wiek > 74 lat, hospitalizacja z powodu ACS lub planowej koronarografii oraz PCI.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.058

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.083
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.162
GPT teacher head0.513
Teacher spread0.351 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueMedical StudiesSame topicHealthcare Systems and Public HealthFrench-language works237,207