Warfarin in Systemic Sclerosis-associated and Idiopathic Pulmonary Arterial Hypertension. A Bayesian Approach to Evaluating Treatment for Uncommon Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Warfarin is recommended in systemic sclerosis-associated pulmonary arterial hypertension (SSc-PAH) and idiopathic PAH (IPAH) to improve survival. There is no evidence to support this in SSc-PAH and the evidence in IPAH is conflicting. We evaluated the ability of warfarin to improve survival using 2 large SSc-PAH and IPAH cohorts. METHODS: The effect of warfarin on all-cause mortality was evaluated. Bayesian propensity scores (PS) were used to adjust for baseline differences between patients exposed and not exposed to warfarin, and to assemble a matched cohort. Bayesian Cox proportional hazards models were constructed using informative priors based on international PAH expert elicitation. RESULTS: Review of 1138 charts identified 275 patients with SSc-PAH (n = 78; 28% treated with warfarin) and 155 patients with IPAH (n = 91; 59% treated with warfarin). Baseline differences in PAH severity and medications were resolved using PS matching. In the matched cohort of 98 patients with SSc-PAH (49 treated with warfarin), the posterior median hazard ratio (HR) was 1.06 [95% credible interval (CrI) 0.70, 1.63]. In the matched cohort of 66 patients with IPAH (33 treated with warfarin), the posterior median HR was 1.07 (95% CrI 0.57, 1.98). The probability that warfarin improves median survival by 6 months or more is 23.5% in SSc-PAH and 27.7% in IPAH. Conversely, there is a > 70% probability that warfarin provides no significant benefit or is harmful. CONCLUSION: There is a low probability that warfarin improves survival in SSc-PAH and IPAH. Given the availability of other PAH therapies with demonstrable benefits, there is little reason to use warfarin to improve survival for these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».