Novel oral anticoagulants in chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Patients with chronic kidney disease (CKD) are at increased risk of atrial fibrillation, stroke, and bleeding posing unique clinical challenges. Novel oral anticoagulants (NOACs) including dabigatran, rivaroxaban, and apixaban have become recognized as alternative therapy to Vitamin K Antagonists (VKA) regarding the prevention of venous thromboembolism (VTE) and reduce the risk of stroke in atrial fibrillation. However, the understanding of NOACs in CKD is still underdeveloped. This review summarizes recent literature on the efficacy and safety of NOACs in patients with CKD. RECENT FINDINGS: Studies focusing on patients with moderate kidney disease were drawn from post hoc analyses from three major NOAC trials, meta-analyses, and postmarketing surveillance studies. Cumulatively, these studies continue to demonstrate NOACs as equivalent if not superior therapies to VKAs in regards to both efficacy and safety. These studies are limited by small sample sizes as well as a lack of direct comparison between NOACs. SUMMARY: The role of NOACs in managing VTE and atrial fibrillation is increasing. Current research suggests that NOACs are at least as efficacious and well tolerated as VKAs. More research is required to elucidate which NOAC is preferable in the clinical setting.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».