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Enregistrement W2805081409 · doi:10.7759/cureus.2701

Management of Atrial Fibrillation in Patients on Ibrutinib: A Cleveland Clinic Experience

2018· article· en· W2805081409 sur OpenAlexaff
Sidra Khalid, Samin Yasar, Aariez Khalid, Timothy Spiro, Abdo Haddad, Hamed Daw

Notice bibliographique

RevueCureus · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIbrutinibAtrial fibrillationInternal medicineCardiologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Ibrutinib is a Bruton’s tyrosine kinase inhibitor, which is United States Food and Drug Administration (FDA)-approved for chronic lymphocytic leukemia, mantle cell lymphoma, and Waldenström’s macroglobulinemia. Ibrutinib is associated with atrial fibrillation and bleeding events. Our aim is to determine the management of prior atrial fibrillation when starting ibrutinib, as well as ibrutinib-induced atrial fibrillation. Our focus is on which rate and rhythm control strategies to use and decisions regarding the use of antiplatelet and anticoagulation agents. Materials and Methods We conducted a retrospective descriptive study of case records over a three-year period from February 2014 to February 2017. We reviewed 597 patient charts from the Cleveland Clinic database. Ibrutinib was started in 43 patients. Of those, 10 had atrial fibrillation prior to starting ibrutinib and four developed atrial fibrillation while on ibrutinib. Data was collected for demographic details, co-morbid conditions, CHA2DS2-VASc (congestive heart failure, hypertension, age, diabetes mellitus, prior stroke, transient ischemic attack or thromboembolism, vascular disease, age, and sex category) score, HAS-BLED (hypertension, abnormal renal and liver function, stroke, bleeding, labile INR, elderly, and drugs or alcohol) score, and drugs used for antiplatelet effects, for anticoagulation, and for rate and rhythm control. Outcomes for embolic and bleeding events were assessed. Results Of the 43 patients, 14 (32.5%) had or developed atrial fibrillation; 10 (23.26%) had prior atrial fibrillation, and four (9.30%) developed atrial fibrillation after starting ibrutinib. The majority were males (71.42%) and Caucasian (71.42%). The disease breakdown was chronic lymphocytic leukemia (42.86%), mantle cell lymphoma (50%), and Waldenström’s macroglobulinemia (7.14%). The mean starting dose of ibrutinib in patients with prior atrial fibrillation was 569 mg and for patients who developed atrial fibrillation was 420 mg. In the 10 patients who had atrial fibrillation prior to ibrutinib, all 10 were on beta blockers, one was on diltiazem, three were on amiodarone, one was on flecainide, one was on digoxin, and one was on Tikosyn® (Pfizer, Inc., New York, NY). The ibrutinib dose was decreased/discontinued in two patients. In patients who developed atrial fibrillation after starting ibrutinib, three were on beta blockers, two on amiodarone, and one on Tikosyn. Ibrutinib was discontinued in one patient. In patients who had prior atrial fibrillation, three were on warfarin, one on enoxaparin, and two on apixaban. In three patients, aspirin and enoxaparin were discontinued. In patients who developed atrial fibrillation after starting ibrutinib, enoxaparin was given to two and apixaban to one. None of the patients had a stroke, transient ischemic attack (TIA), or bleeding events. Conclusions From our study, we concluded that ibrutinib can be safely given in the presence of atrial fibrillation, and when atrial fibrillation was induced, we further concluded that beta blockers were the preferred agents for rate control. Ibrutinib has many drug interactions with other rate and rhythm control agents; hence, their use was lower. When atrial fibrillation was uncontrolled, ibrutinib was temporarily held and then cautiously restarted. The decision to start or adjust anticoagulation depended on the bleeding and stroke risks as assessed by their physicians.

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)0,004
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations20
Publié2018
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Résumé présentoui

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