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Enregistrement W2296429742 · doi:10.1182/blood.v124.21.343.343

Bleeding in Patients with Atrial Fibrillation Treated with Non Vitamin K Antagonist Oral Anticoagulants: A Population-Based Study

2014· article· en· W2296429742 sur OpenAlexaff
Martin Ellis, Tsipora Neumann, Jeffrey S. Ginsberg, John W. Eikelboom, Haim Bitterman, Ariel Hammerman, Erez Battat, Sari Greenberg, Jack Hirsh

Notice bibliographique

RevueBlood · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityThrombosis and Atherosclerosis Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRivaroxabanDabigatranMedicineVitamin K antagonistAtrial fibrillationApixabanPopulationStroke (engine)WarfarinInternal medicineEdoxaban

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION Recent large randomized controlled trials (RCTs) have shown non-vitamin K antagonist oral anticoagulants (NOACs) are at least as effective as vitamin K antagonists (VKAs) for prevention of stroke or systemic embolism in patients with non-valvular atrial fibrillation (AF) and are associated with similar or lower rates of bleeding. The results for bleeding seen in Phase 3 trials might not be applicable to real world practice. We performed a large population-based study to determine the incidence of bleeding in patients with AF beginning treatment with dabigatran, rivaroxaban or a VKA. METHODS From the computerized database of the 4.5 million member Israeli Clalit Health Services health care provider, consecutive patients initiating a VKA or NOAC for AF between January 1, 2011 and December 31, 2013 were studied. For prevention of embolism in AF, dabigatran had regulatory approval for 36 months and rivaroxaban for 24 months. Bleeding patients who required hospitalization were identified and key clinical and laboratory data were recorded. Because patients received different anticoagulants for different durations, time-to-event analyses were performed and bleeding incidences were calculated and reported as rates per 100 patient-years of treatment. Bleeding sites and all-cause mortality within 30 days were recorded and case fatality rates were calculated as the proportions of bleeding patients who died within 30 days. RESULTS (Table1) 18249 patients initiated anticoagulants for AF: 9564 received VKA, 4170 received dabigatran 110 mg bid , 1806 received dabigatran 150 mg bid and 2709 received rivaroxaban. The bleeding rates per 100 patient-years were 3.9 in VKA-treated patients, 2.8 in dabigatran 150 mg patients, 4.6 in dabigatran 110 mg patients and 4.3 in rivaroxaban patients. The intracranial hemorrhage (ICH) rates per 100 patient-years were 0.70 in VKA-treated patients, 0.37 in dabigatran 150 mg patients, 0.49 in dabigatran 110 mg patients and 0.27 in rivaroxaban patients. The gastrointestinal (GI) hemorrhage rates per 100 patient-years were 1.88 in VKA-treated patients, 1.85 in dabigatran 150 mg patients, 3.36 in dabigatran 110 mg patients and 2.39 in rivaroxaban patients. The case fatality rate for any bleed was 21%; for ICH 28.8%, and for GI bleeds it was 11.1%. Multivariate analysis revealed that increased age and increased serum creatinine were risk factors for bleeding in NOAC-treated patients. CONCLUSIONS The results of our population-based non-randomized study of AF patients are consistent with the RCTs in showing similar rates of overall bleeding, an increase in GI bleeding associated with dabigatran and a reduction in ICH seen with both dabigatran and rivaroxaban. Table 1: Clinical profile of patient cohort VKA Dabigatran 150 mg Dabigatran 110 mg Rivaroxaban Overall Number of patients 9564 1806 4170 2709 18249 Age in years) Median (Range) 79 (27-99) 78 (52-89) 82 (55-95) 82 (58-91) 80 (27-99) Women % 43.8 45.1 47 38.6 43.7 Serum creatinine mg/dL Median (Range) 1.2 (0.3-11.6) 1.0 (0.5-4.4) 1.2 (0.4-4.1) 1.3 (0.5-3.5) 1.2 (0.3-11.6) CHADS2 score Median (Range) 3 (0-6) 3 (1-6) 4 (1-6) 4 (2-6) 3 (0-6) Anti aggregant use (%) 52 50 35 55 48 Bleeds per 100 patient years (N) 3.9 (372) 2.8 (50) 4.6 (191) 4.3 (116) (729) Fatalities within 1 month of hemorrhage N 44 8 15 3 70 Intracranial hemorrhage N 67 4 16 3 90 Gastrointestinal hemorrhage N 178 20 108 26 332 Disclosures Ellis: Boehringer Ingelheim: Honoraria. Eikelboom:Bayer: Honoraria, Research Funding; Bristol Meyers Squibb: Honoraria, Research Funding; Boehringer Ingelheim: Honoraria, Research Funding; Janssen: Honoraria, Research Funding; Daiichi Sankyo: Honoraria, Research Funding.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
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