Comparisons between Novel Oral Anticoagulants and Vitamin K Antagonists in Patients with CKD
Notice bibliographique
Résumé
Novel oral anticoagulants (NOACs) (rivaroxaban, dabigatran, apixaban) have been approved by international regulatory agencies to treat atrial fibrillation and venous thromboembolism in patients with kidney dysfunction. However, altered metabolism of these drugs in the setting of impaired kidney function may subject patients with CKD to alterations in their efficacy and a higher risk of bleeding. This article examined the efficacy and safety of the NOACs versus vitamin K antagonists (VKAs) for atrial fibrillation and venous thromboembolism in patients with CKD. A systematic review and meta-analyses of randomized controlled trials were conducted to estimate relative risk (RR) with 95% confidence interval (95% CIs) using a random-effects model. MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library were searched to identify articles published up to March 2013. We selected published randomized controlled trials of NOACs compared with VKAs of at least 4 weeks' duration that enrolled patients with CKD (defined as creatinine clearance of 30-50 ml/min) and reported data on comparative efficacy and bleeding events. Eight randomized controlled trials were eligible. There was no significant difference in the primary efficacy outcomes of stroke and systemic thromboembolism (four trials, 9693 participants; RR, 0.64 [95% CI, 0.39 to 1.04]) and recurrent thromboembolism or thromboembolism-related death (four trials, 891 participants; RR, 0.97 [95% CI, 0.43 to 2.15]) with NOACs versus VKAs. The risk of major bleeding or the combined endpoint of major bleeding or clinically relevant nonmajor bleeding (primary safety outcome) (eight trials, 10,616 participants; RR 0.89 [95% CI, 0.68 to 1.16]) was similar between the groups. The use of NOACs in select patients with CKD demonstrates efficacy and safety similar to those with VKAs. Proactive postmarketing surveillance and further studies are pivotal to further define the rational use of these agents.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».