Información de la revista
Vol. 224. Núm. 7.
Páginas 428-436 (agosto - septiembre 2024)
Compartir
Compartir
Descargar PDF
Más opciones de artículo
Visitas
21
Vol. 224. Núm. 7.
Páginas 428-436 (agosto - septiembre 2024)
Original
Tratamiento anticoagulante oral en la fibrilación auricular: AFIRMA, el estudio de vida real realizado mediante procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático
Oral anticoagulant treatment in atrial fibrillation: the AFIRMA real-world study using natural language processing and machine learning
Visitas
21
J. Cosín-Salesa,
Autor para correspondencia
jcosinsales@gmail.com

Autor para correspondencia.
, M. Anguitab, C. Suárezc, C. Arias-Cabralesd, L. Martínez-Sanchezd, S.R. groupd, D. Arumie, S. Fernández de Caboe
a Servicio de Cardiología, Hospital Arnau de Vilanova, Valencia, España
b Servicio de Cardiología, Hospital Universitario Reina Sofía, Córdoba, España
c Servicio de Medicina Interna, Hospital Universitario La Princesa, Madrid, España
d Savana Research S.L, Madrid, España
e Departamento Médico, Pfizer España, Madrid, España
Este artículo ha recibido
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Figuras (2)
Tablas (3)
Tabla 1. Características demográficas y clínicas de los pacientes y valores de INR en el momento basal
Tabla 2. Medicamentos concomitantes en los pacientes tratados con ACO, en total y por grupo de ACOa
Tabla 3. Cambio de tratamiento ACO según las formulaciones específicas de ACOD o AVK
Mostrar másMostrar menos
Resumen
Introducción

La anticoagulación oral (ACO) es clave en la tromboprofilaxis de la fibrilación auricular (FA), pero España carece de evidencia relevante en el mundo real. Nuestro objetivo fue analizar la prevalencia, las características clínicas y los patrones de tratamiento en los pacientes con FA en tratamiento con ACO, utilizando el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático (ML).

Material y métodos

Se realizó un estudio retrospectivo en los pacientes con FA en tratamiento con ACO de 15 hospitales españoles (2014-2020). Utilizando EHRead® (incluyendo PNL y ML) y SNOMED_CT, extrajimos y analizamos los datos demográficos de los pacientes, las comorbilidades y el tratamiento con ACO de las historias clínicas electrónicas. Se estimó la prevalencia de FA y se realizó un análisis descriptivo.

Resultados

De los 4.664.224 pacientes de nuestra cohorte, la prevalencia de FA osciló entre el 1,9 y el 2,9%. Se incluyeron un total de 57.190 pacientes en tratamiento con ACO, de los cuales el 80,7% recibía antagonistas de la vitamina K (AVK) y el 19,3% ACO de acción directa (ACOD). La mediana de edad fue de 78 y 76 años, respectivamente, y los varones constituyeron el 53% de la cohorte. Las comorbilidades como hipertensión arterial (76,3%), diabetes (48,0%), insuficiencia cardíaca (42,2%) y enfermedad renal (18,7%) fueron frecuentes, y más frecuentes en los usuarios de AVK. Más del 50% tenía una puntuación alta de CHA2DS2-VASc. El cambio de tratamiento más frecuente fue de ACOD a acenocumarol (58,6 al 70,2%). En los cambios de AVK a ACOD, apixabán fue el más elegido (35,2%).

Conclusiones

Utilizando PNL y ML para extraer la RWD, establecimos la cohorte española más completa de pacientes con FA tratados con ACO hasta la fecha. El análisis reveló una alta prevalencia de FA, complejidad de los pacientes y una marcada preferencia por AVK sobre el ACOD. Es importante destacar que, en las transiciones de AVK a ACOD, apixabán fue la opción preferida.

Palabras clave:
Fibrilación auricular
Anticoagulación oral
Antagonistas de la vitamina K
Anticoagulantes orales directos
Evidencia en el mundo real
Inteligencia artificial
Procesamiento del lenguaje natural
Aprendizaje automático
Abstract
Introduction

Oral anticoagulation (OAC) is key in atrial fibrillation (AF) thromboprophylaxis, but Spain lacks substantial real-world evidence. We aimed to analyze the prevalence, clinical characteristics, and treatment patterns among patients with AF undertaking OAC, using natural language processing (NLP) and machine learning (ML).

Materials and methods

This retrospective study included AF patients on OAC from 15 Spanish hospitals (2014-2020). Using EHRead® (including NLP and ML), and SNOMED_CT, we extracted and analyzed patient demographics, comorbidities, and OAC treatment from electronic health records. AF prevalence was estimated, and a descriptive analysis was conducted.

Results

Among 4,664,224 patients in our cohort, AF prevalence ranged from 1.9% to 2.9%. A total of 57,190 patients on OAC therapy were included, 80.7% receiving Vitamin K antagonists (VKA) and 19.3% Direct-acting OAC (DOAC). The median age was 78 and 76 years respectively, with males constituting 53% of the cohort. Comorbidities like hypertension (76.3%), diabetes (48.0%), heart failure (42.2%), and renal disease (18.7%) were common, and more frequent in VKA users. Over 50% had a high CHA2DS2-VASc score. The most frequent treatment switch was from DOAC to acenocoumarol (58.6% to 70.2%). In switches from VKA to DOAC, apixaban was the most chosen (35.2%).

Conclusions

Utilizing NLP and ML to extract RWD, we established the most comprehensive Spanish cohort of AF patients with OAC to date. Analysis revealed a high AF prevalence, patient complexity, and a marked VKA preference over DOAC. Importantly, in VKA to DOAC transitions, apixaban was the favored option.

Keywords:
Atrial fibrillation
Oral anticoagulation
Vitamin K antagonists
Direct oral anticoagulants
Real-world evidence
Artificial intelligence
Natural language processing
Machine learning

Artículo

Opciones para acceder a los textos completos de la publicación Revista Clínica Española
Socio
Si es usted socio de FESEMI siga los siguientes pasos:

Diríjase desde aquí a la web de la >>>FESEMI<<< e inicie sesión mediante el formulario que se encuentra en la barra superior, pulsando sobre el candado.

Una vez autentificado, en la misma web de FESEMI, en el menú superior, elija la opción deseada.

>>>FESEMI<<<

Suscriptor
Suscriptor de la revista

Si ya tiene sus datos de acceso, clique aquí.

Si olvidó su clave de acceso puede recuperarla clicando aquí y seleccionando la opción "He olvidado mi contraseña".
Suscribirse
Suscribirse a:

Revista Clínica Española

Comprar
Comprar acceso al artículo

Comprando el artículo el PDF del mismo podrá ser descargado

Precio 19,34 €

Comprar ahora
Contactar
Teléfono para suscripciones e incidencias
De lunes a viernes de 9h a 18h (GMT+1) excepto los meses de julio y agosto que será de 9 a 15h
Llamadas desde España
932 415 960
Llamadas desde fuera de España
+34 932 415 960
Email
Idiomas
Revista Clínica Española
Opciones de artículo
Herramientas
es en

¿Es usted profesional sanitario apto para prescribir o dispensar medicamentos?

Are you a health professional able to prescribe or dispense drugs?