109Betrixaban compared to enoxaparin among obese acute medically ill subjects: an APEX trial subgroup analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Compared with enoxaparin, betrixaban significantly reduced the rate of venous thromboembolism (VTE) among acutely medically ill subjects in the APEX trial, without an increase in major bleeding. The efficacy and safety of betrixaban according to body mass index (BMI) have not been previously reported. Purpose: Assess the efficacy and safety of betrixaban compared to enoxaparin by BMI category. Methods: Subjects who received at least one dose of study drug (n=7441) and had a baseline BMI were categorized: underweight/normal (<25), overweight (≥25 and <30), low risk obesity (≥30 and <35), and moderate/high risk obesity (≥35). The efficacy outcome was the composite of asymptomatic deep vein thrombosis (DVT), symptomatic DVT, pulmonary embolism, and VTE-related death. The safety outcome was major bleeding. Efficacy was assessed using the Cochran-Mantel-Haenszel method, and safety was assessed with the Chi-Square Test of Independence. The Breslow-Day test for homogeneity assessed for interaction between BMI category and treatment on outcomes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».