AVALIAÇÃO DA EFICÁCIA DAS NOVAS TERAPIAS ANTICOAGULANTES ORAIS NA PREVENÇÃO DE EVENTOS RELACIONADOS À FIBRILAÇÃO ATRIAL: UMA REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Bibliographic record
Abstract
A fibrilação atrial é uma condição clínica comum associada a um aumento significativo no risco de eventos cardiovasculares, como o acidente vascular cerebral (AVC). O advento das novas terapias anticoagulantes orais, como os inibidores diretos do fator Xa e da trombina, trouxe novas perspectivas para o tratamento e prevenção desses eventos. Objetivo: Esta revisão bibliográfica tem como objetivo avaliar a eficácia das novas terapias anticoagulantes orais na prevenção de eventos cardiovasculares relacionados à fibrilação atrial. Métodos: Esta revisão bibliográfica foi conduzida por meio de uma busca sistemática na literatura científica publicada nos últimos 15 anos, abrangendo o período de 2009 a 2024, utilizando as bases de dados PubMed, Web of Science, Scopus e Google Scholar. Foram incluídos estudos originais e revisões que investigaram as características das novas terapias anticoagulantes orais e sua eficácia na prevenção de eventos cardiovasculares em pacientes com fibrilação atrial. Resultados e Discussão: Os estudos revisados destacaram a eficácia das novas terapias anticoagulantes orais na redução do risco de eventos cardiovasculares, como o AVC, em comparação com a varfarina. Além disso, esses medicamentos mostraram um perfil de segurança favorável, com menor incidência de sangramento intracraniano. A adesão e conformidade ao tratamento também foram ressaltadas como vantagens das novas terapias, contribuindo para uma melhor qualidade de vida dos pacientes. Conclusão: A revisão evidenciou a importância das novas terapias anticoagulantes orais na prática clínica, fornecendo uma análise abrangente e atualizada sobre sua eficácia, segurança e impacto econômico.
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 | 0.013 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.017 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".