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Enregistrement W2560443112 · doi:10.1182/blood.v124.21.4270.4270

Post-Hoc Analysis of RE-MEDY™ Demonstrates Significant Real-World Net Clinical Benefit for Dabigatran Versus Warfarin in Prevention of Secondary Venous Thromboembolism

2014· article· en· W2560443112 sur OpenAlexaffabout
Sam Schulman, Henry Eriksson, Ajay K. Kakkar, Clive Kearon, Sebastian Schellong, Patrick Mismetti, Martin Feuring, Stefan Hantel, Joerg Kreuzer, Samuel Z. Goldhaber

Notice bibliographique

RevueBlood · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDabigatranMedicineWarfarinHazard ratioInternal medicineConfidence intervalDirect thrombin inhibitorMyocardial infarctionAtrial fibrillationAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The double-blind, parallel-group, noninferiorityRE-MEDY™ study comparing the direct oral thrombin inhibitor dabigatran etexilate to warfarin in the prevention of secondary venous thromboembolism (VTE) showed non-inferiority of dabigatran to warfarin in both hazard ratio (HR) and risk difference for recurrent symptomatic VTE and related deaths. The benefit-risk balance of dabigatran compared to warfarin in secondary VTE prevention can be further explored by evaluating the net clinical benefit (NCB). Methods: Patients with a diagnosis of VTE received dabigatran 150 mg twice daily (n = 1430), or warfarin adjusted to maintain an international normalized ratio (INR) of 2.0–3.0 (n = 1426), for an additional period of 6–36 months after 3–12 months of anticoagulant therapy. NCB in the RE-MEDY™ study was evaluated narrowly by (1) analyzing nonfatal recurrent VTE, nonfatal myocardial infarction (MI), nonfatal stroke, nonfatal systemic embolism, all-cause death, and major bleeding events (MBEs), and broadly by (2) including clinically relevant bleeding events (CRBEs). The latter is considered more applicable to real-world clinical practice. NCB was also assessed by center time in therapeutic range (cTTR – the mean TTR of all warfarin patients in each center). Results: The narrow NCB (1) was similar between dabigatran and warfarin (HR 1.05, 95% confidence interval [CI]: 0.75–1.46). For the broader NCB (2), a statistically significant difference was evident favoring dabigatran over warfarin (HR 0.73, 95% CI: 0.59–0.91). Stratification of the NCB by cTTR quintiles demonstrated that the positive benefit of dabigatran over warfarin was preserved when comparing to warfarin patients with a good INR control. Conclusion: In the assessment of real-world net clinical benefit in the prevention of secondary VTE, dabigatran was superior to warfarin, irrespective of INR control in the warfarin patients. Table. Net clinical benefit for dabigatran versus warfarin in pooled analyses of RE-MEDY™ Dabigatran (N=1430) n (%) Warfarin (N=1426) n (%) HR (95% CI) p value for superiority Narrow: Composite cardiovascular endpoint* and MBEs (NCB 1) 72 (5.0) 69 (4.8) 1.05 (0.75–1.46) 0.7818 Broad: Composite cardiovascular endpoint*, MBEs and CRBEs (NCB 2) 136 (9.5) 183 (12.8) 0.73 (0.59, 0.91) 0.0058 *Nonfatal recurrent venous thromboembolism (VTE), nonfatal myocardial infarction (MI), nonfatal stroke, nonfatal systemic embolism, all-cause death. Disclosures Schulman: Boehringer Ingelheim: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Bayer HealthCare: Consultancy, Honoraria, Research Funding. Eriksson:Boehringer Ingelheim: Consultancy; BMS: Consultancy; Pfizer: Consultancy. Kakkar:Boehringer Ingelheim: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Pfizer: Consultancy, Honoraria, Research Funding; BMS: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Daiichi: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Bayer: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Sanofi: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Eisai: Consultancy, Honoraria, Research Funding. Kearon:Bayer Healthcare: Consultancy; Boehringer Ingelheim (Canada): Consultancy. Schellong:Boehringer Ingelheim: advisory boards Other, Consultancy, Honoraria; Bayer Healthcare: advisory boards, advisory boards Other, Consultancy, Honoraria; Daiichi Sankyo: advisory boards, advisory boards Other, Honoraria; BMS/Pfizer: Honoraria. Feuring:Boehringer Ingelheim: Employment. Hantel:Boehringer Ingelheim: Employment. Kreuzer:Boehringer Ingelheim: Employment. Goldhaber:Boehringer Ingelheim: Consultancy; Daiichi: Consultancy, Research Funding; BMS: Consultancy, Research Funding; Janssen: Consultancy; Merck: Consultancy; Pfizer: Consultancy; Portola: Consultancy; Sanofi-Aventis: Consultancy.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,175 · 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'admission2
Résumé présentoui

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