The concurrent use of antithrombotic therapies and the risk of bleeding in patients with atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Patients with atrial fibrillation (AF) often receive, in addition to warfarin, antithrombotic drugs to manage other comorbid conditions. To date, few population-based studies have quantified the bleeding risk associated with the concurrent use of these therapies. The United Kingdom General Practice Research Database was used to identify a cohort of 70,760 patients newly-diagnosed with AF between 1993 and 2008. A nested case-control analysis was conducted within that cohort, and conditional logistic regression was used to estimate adjusted rate ratios (RRs) of bleeding associated with current use of warfarin, aspirin, and clopidogrel in single therapy, as well as in dual and triple therapy, as compared with non-use of any therapy. A total of 10,850 patients experienced a bleeding event during follow-up. In single therapy, warfarin was associated with the highest increased risk (RR: 2.08, 95% confidence interval [CI]: 1.95-2.23), followed by clopidogrel (RR: 1.57, 95% CI: 1.37-1.81) and aspirin (RR: 1.25, 95% CI: 1.17-1.34). In dual therapy, combinations containing warfarin were associated with a higher increased risk (warfarin-aspirin: RR: 2.87, 95% CI: 2.58-3.19, and warfarin-clopidogrel: RR: 2.74, 95% CI: 2.14-3.51), than those not containing warfarin (aspirin-clopidogrel: RR: 1.68, 95% CI: 1.44-1.97). Triple therapy of warfarin-aspirin-clopidogrel was associated with the highest increased risk (RR: 3.75, 95% CI: 2.71-5.19). This large population-based study suggests that while all antithrombotic therapies are associated with an elevated risk of bleeding, the risks increase in an additive fashion with dual and triple therapy, particularly in combinations containing warfarin.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».