Abstract 12891: Predictors of Net Adverse Cardiovascular Events in Patients on Triple Antithrombotic Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patients on dual antiplatelet therapy (DAPT) following percutaneous coronary intervention (PCI) often have indications for concurrent oral anticoagulation or triple antithrombotic therapy (TT). While TT may decrease ischemic complications, it may confer increased bleeding risk. Hypothesis: We set to determine predictors of complications in patients on TT. In particular, we sought to determine if use of ticagrelor in TT is associated with higher complications. Methods: Patients discharged on TT after PCI were followed prospectively for 12 months. The primary endpoint was a composite of ischemic (death, myocardial infarction, stroke) and bleeding (Bleeding Academic Research Consortium (BARC)) complications or net adverse clinical event (NACE). A major secondary endpoint was BARC Types 2, 3 or 5 bleeding. Outcomes were compared between ticagrelor and clopidogrel treated patients. Multivariable analyses were performed to elucidate predictors of complications. Results: Twenty-seven of 152 patients discharged on TT were on ticagrelor. NACE occurred in 52% and BARC 2, 3 or 5 bleeding occurred in 18% of patients. There was no difference in the primary or secondary outcome between ticagrelor versus clopidogrel sub-group. On multiple logistic regressions (Figure 1 and 2), use of TT in patients with acute coronary syndrome (ACS) (p = 0.002) and bridging in with ticagrelor (p=0.02) was associated with increased NACE. Low eGFR was an independent predictor of bleeding (p = 0.03). Conclusions: From our analysis ticagrelor was not found to be an independent predictor of higher bleeding in TT. Instead, low eGFR is associated with higher risk of bleeding. Use of bridging anticolagulation with ticagrelor is associated with higher NACE.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».