Management and Outcomes of Major Bleeding During Treatment With Dabigatran or Warfarin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to compare the management and prognosis of major bleeding in patients treated with dabigatran or warfarin. METHODS AND RESULTS: Two independent investigators reviewed bleeding reports from 1034 individuals with 1121 major bleeds enrolled in 5 phase III trials comparing dabigatran with warfarin in 27 419 patients treated for 6 to 36 months. Patients with major bleeds on dabigatran (n=627 of 16 755) were older, had lower creatinine clearance, and more frequently used aspirin or non-steroid anti-inflammatory agents than those on warfarin (n=407 of 10 002). The 30-day mortality after the first major bleed tended to be lower in the dabigatran group (9.1%) than in the warfarin group (13.0%; pooled odds ratio, 0.68; 95% confidence interval, 0.46-1.01; P=0.057). After adjustment for sex, age, weight, renal function, and concomitant antithrombotic therapy, the pooled odds ratio for 30-day mortality with dabigatran versus warfarin was 0.66 (95% confidence interval, 0.44-1.00; P=0.051). Major bleeds in dabigatran patients were more frequently treated with blood transfusions (423/696, 61%) than bleeds in warfarin patients (175/425, 42%; P<0.001) but less frequently with plasma (dabigatran, 19.8%; warfarin, 30.2%; P<0.001). Patients who experienced a bleed had shorter stays in the intensive care unit if they had previously received dabigatran (mean 1.6 nights) compared with those who had received warfarin (mean 2.7 nights; P=0.01). CONCLUSIONS: Patients who experienced major bleeding on dabigatran required more red cell transfusions but received less plasma, required a shorter stay in intensive care, and had a trend to lower mortality compared with those who had major bleeding on warfarin. CLINICAL TRIAL REGISTRATION URL: http://www.ClinicalTrials.gov. Unique identifiers: NCT00262600, NCT00291330, NCT00680186, NCT00329238 and NCT00558259.
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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) | 0,001 | 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 ».