Abstract 13140: Effectiveness of Rivaroxaban among Patients Diagnosed With Pulmonary Embolism
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Rivaroxaban is a fixed-dose anticoagulant that facilitates earlier hospital discharge, potentially reducing patient exposure to hospital-acquired complications (HAC). Due to the recent introduction of rivaroxaban and limited evidence on its impact in real world settings, we compared the effectiveness of rivaroxaban vs. standard of care (SOC) among pulmonary embolism (PE) patients in the Veterans Health Administration. Methods: Adult patients with continuous enrollment for ≥12 months before and 3 months after an inpatient diagnosis of PE between 10/1/11 and 6/30/15, and a prescription claim for an anticoagulant during the index hospitalization were included. SOC drugs were low molecular weight heparin, unfractionated heparin, and warfarin. Propensity score matching (PSM) compared PE-related outcomes (recurrent venous thromboembolism (VTE), major bleeding and death), HAC, healthcare utilization, and costs among patients receiving SOC and rivaroxaban. We defined net clinical benefit as 1 minus the combined rate of PE-related outcomes and HAC. Results: Among 6,746 PE patients, 208 received rivaroxaban and 4,641 received SOC during the index hospitalization. Most (95%) were male; 22% were African American. After 1:3 PSM, there were 203 rivaroxaban and 609 SOC patients. Mean length of stay (LOS) was 6.3 days for rivaroxaban and 10.4 days for SOC (p=0.0402). In the 90-day post-discharge period, rivaroxaban users (vs. SOC) had similar rates of PE-related outcomes (recurrent VTE: 3.0% vs. 5.3%, p=0.1793, major bleeding: 2.0% vs. 2.6%, p=0.6011, death: 2.5% vs. 4.1%, p=0.2828), fewer HAC (10.3% vs. 15.9%, p=0.0506), and fewer bacterial pneumonias (10.3% vs. 17.2%, p=0.0188). Rivaroxaban users had better net clinical benefit (82.8% vs. 71.1%, p=0.0010). Rivaroxaban users had fewer outpatient visits per patient (17.0 vs. 19.9, p=0.0005), similar rehospitalization rates (0.18 vs. 0.26, p=0.0836), lower inpatient costs ($3,501 vs. $6,189, p<0.0001), and lower total costs ($10,545 vs. $14,192, p=0.0002). When the sample was limited to low-risk PE patients, we found similar patterns. Conclusions: PE patients prescribed rivaroxaban had similar PE-related outcomes but shorter LOS, fewer HACs, and lower total costs than patients on SOC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».