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Enregistrement W2588513806 · doi:10.1182/blood.v104.11.528.528

Risk Factors for Bleeding in Patients with Nonvalvular Atrial Fibrillation Who Are Receiving Anticoagulant Therapy with Ximelagatran or Warfarin: Findings from the SPORTIF III and V Trials.

2004· article· en· W2588513806 sur OpenAlexaff
James D. Douketis, Karin Arneklev, Samuel Z. Goldhaber, John Spandorfer, Frank Halperin, Jay Horrow

Notice bibliographique

RevueBlood · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensKelowna General HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXimelagatranMedicineWarfarinAtrial fibrillationStroke (engine)Internal medicineCardiologyHazard ratioAnticoagulantDirect thrombin inhibitorConfidence intervalDabigatran

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Ximelagatran is a novel oral direct thrombin inhibitor that is as effective as warfarin in preventing stroke and other thromboembolic complications in patients with nonvalvular atrial fibrillation (AF). Risk factors for bleeding with warfarin are known, but risk factors for bleeding with ximelagatran have not been described. Unlike warfarin, ximelagatran has a predictable anticoagulant effect, does not require anticoagulation monitoring, has a low potential for interactions with drugs, food, or alcohol, and is not affected by genetic polymorphisms. We undertook an exploratory analysis of a large patient database to identify conventional and novel risk factors for bleeding in ximelagatran-treated patients, in warfarin-treated patients, and in all patients, irrespective of treatment. Methods: We undertook a pooled analysis of the SPORTIF III and V trials trials, which included 7329 patients with nonvalvular AF who received oral ximelagatran, 36 mg twice daily, or warfarin, administered to achieve a target international normalized ratio of 2.0–3.0. Patients had nonvalvular AF and 1 or more risk factors for stroke: hypertension; age ≥75 years; previous stroke, transient ischemic attack (TIA) or systemic embolism; left ventricular dysfunction; age ≥65 years and coronary artery disease; or age ≥65 years and diabetes mellitus. Major exclusion criteria were: mitral stenosis; previous heart valve surgery; transient AF; increased risk for bleeding. Multivariate logistic regression analysis was used to identify independent risk factors for major bleeding. The hazard ratio (HR) for major bleeding, and corresponding 95% confidence interval (CI), was calculated for each variable in the regression model. Results: The Table presents risk factors in which there was a significant or a non-significant (NS) association with major bleeding in ximelagatran-treated or warfarin-treated patients, and in the combined patient population. Risk factor Ximelagatran-treated patients, HR (95% CI) Warfarin-treated patients, HR (95% CI) Combined patient population, HR (95% CI) Aspirin use 1.65 (1.07, 2.55) 2.40 (1.69, 3.42) 1.96 (1.49, 2.58) Increasing age 1.03 (1.01, 1.05) 1.06 (1.03, 1.08) 1.04 (1.03, 1.06) Prior liver disease NS 4.96 (1.57, 15.62) NS Prior stroke or TIA 1.78 (1.16, 2.73) NS NS Diabetes mellitus 1.80 (1.18, 2.75) NS 1.39 (1.05, 1.86) Asian race NS NS 1.99 (1.16, 3.42) Statin use 0.62 (0.39, 0.97) 0.61 (0.42, 0.88) 0.62 (0.39, 0.97) Conclusions: Overall, the bleeding risk was lower with ximelagatran compared with warfarin. Aspirin use and increasing age were associated with an increased risk of bleeding in both ximelagatran- and warfarin-treated patients. Statin use was associated with a decreased risk for bleeding in both groups.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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