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Enregistrement W2589247971 · doi:10.1182/blood.v128.22.2617.2617

Bleeding in Patients with Atrial Fibrillation Treated with Different Doses of Direct Oral Anticoagulants and Vitamin K Antagonists: A Population-Based Study

2016· article· en· W2589247971 sur OpenAlexaff
Martin Ellis, Orly Avnery, Estela Derazne, Erez Battat, Sari Greenberg Dotan, Ariel Hammerman, John W. Eikelboom, Jeffrey S. Ginsberg, Jack Hirsh

Notice bibliographique

RevueBlood · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDabigatranRivaroxabanApixabanAtrial fibrillationGastrointestinal bleedingPopulationStroke (engine)EdoxabanInternal medicineWarfarinHazard ratioIncidence (geometry)Randomized controlled trialConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION Recent large randomized controlled trials have shown that direct oral anticoagulants (DOACs) 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. Population-based studies suggest that the bleeding risk for DOACs and VKA is similar however neither the risk of bleeding associated with different doses of DOACs nor that associated with apixaban in routine clinical practice is well established. We performed a large population-based study to determine the incidence of bleeding in patients with AF beginning treatment with different doses of dabigatran, rivaroxaban, apixaban 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 DOAC for AF between January 1, 2011 and December 31, 2014 were studied. Bleeding patients who required hospitalization were identified and key clinical and laboratory data were recorded. Incidence of bleeding was calculated during the first 20 months of treatment which was the minimum duration of treatment for all of the drugs. Adjusted hazard ratios for overall bleeding, intracranial hemorrhage (ICH) and gastrointestinal (GI) bleeding 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 26184 patients initiated anticoagulants for AF: 14258 received VKA, 214 -received dabigatran 75 mg, 3563 received dabigatran 110 mg , 1410 received dabigatran 150 mg, 2570 received rivaroxaban 15 mg, 2140 received rivaroxaban 20 mg, 1227 received apixaban 2.5 mg and 802 received apixaban 5 mg. Key patient demographics and the overall and site-specific bleeding rates are shown in table 1. Hazard ratios for any bleeding, ICH and GI bleeding adjusted for age, renal failure, CHADS2 score, aspirin use and Charlson comorbidity score favored dabigatran 150 mg versus VKA (P<0.05). The case fatality rate for VKA bleeding was 11,4%, dabigatran 110mg-10.5%, dabigatran 150 mg- 6.25%. rivaroxaban 15mg- 15.5%, rivaroxaban 20 mg- 10%, apixaban 2.5 mg- 11.4% and for apixaban 5mg-7.14% CONCLUSIONS The results of our population-based non-randomized study of unselected AF patients demonstrate a decreased bleeding rate for dabigatran 150mg and an increased bleeding rate for apixaban 2.5 mg compared to VKA. There was a consistent tendency for increased bleeding in patients receiving lower versus higher doses of the NOACs which probably reflects physician tendency to select lower doses of DOACs for patients at greater risk for bleeding. Disclosures Ellis: Boehringer Ingelheim: Speakers Bureau; Bayer: Speakers Bureau; Pfizer: Speakers Bureau. Eikelboom:Pfizer: Honoraria, Research Funding; Eli Lilly: Honoraria, Research Funding; Boehringer Ingelheim: Honoraria, Research Funding; Daiichi-Sankyo: Honoraria, Research Funding; Bayer: Honoraria, Research Funding; Astra Zeneca: Honoraria, Research Funding; Bristol Myer Squibb: Honoraria, Research Funding; Sanofi-Aventis: Honoraria, Research Funding; Janssen: 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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