CareLit Fachartikel

Risikoanalyse bei Vorhofflimmern: Optimierte Identifikation

Grunert, D. · Deutsches Ärzteblatt · 2016 · Heft 43 · S. 1945

Dokument
375084
CareLit-ID
Jahr
2016
Publikation
PDF
ja
Volltext
DOI
–
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Deutsches Ärzteblatt
Autor:innen
Grunert, D.
Ausgabe
Heft 43 / 2016
Jahrgang 48
Seiten
1945
Erschienen: 2025-06-05 00:00:00
ISSN
0172-2107
DOI
–

Zusammenfassung

Zu viele Niedrigrisikopatienten mit Vorhofflimmern werden oral antikoaguliert. Ein neuartiges Machine-Learning-Risikomodell ist dem CHA2DS2-VASc-Score bei der Identifikation dieser Patienten überlegen.

Schlagworte

Vorhofflimmern Risikoanalyse GARFIELD-AF-Score CHA2DS2-VASc-Score Antikoagulation Schlaganfall Mortalität Machine Learning Niedrigrisikopatienten Komorbiditäten Atrial Fibrillation Anticoagulants Risk Assessment Stroke Mortality Deutsches Ärzteblatt