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Enregistrement W2912720286 · doi:10.1161/circ.132.suppl_3.12862

Abstract 12862: Predictors of Hospitalization and Effects of Dabigatran and Warfarin on Hospitalization Rates: An Analysis From The Re-ly Trial

2015· article· en· W2912720286 sur OpenAlexaff
Ali-Reza Merali, Aiman Alak, Stuart J. Connolly, Mandy Fraessdorf, Martina Brueckmann, Michael D. Ezekowitz, Paul Reilly, Salim Yusuf, Lars Wallentin

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDabigatranWarfarinEmergency medicineIntensive care medicineInternal medicineAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Hospitalization is common in patients with atrial fibrillation (AF), and predicts poor prognosis, but is poorly understood. Aim: We evaluated predictors of hospitalization in patients with AF treated with dabigatran etexilate (DE) or warfarin in RE-LY to understand predictors of hospitalization and to further evaluate the effects of anticoagulant choices on hospitalization. Methods: A multivariate regression model was developed to determine predictors of hospitalization. Hospitalization due to bleeding events were identified and rates were compared between DE and warfarin. Results: Of 18,113 patients in RE-LY, 7,200 (39.8%) were hospitalized at least once during mean follow up of 2 years, with 14,025 total hospitalizations. Compared to patients not hospitalized, patients with hospitalizations were older, more often had coronary artery disease, prior MI, a history of heart failure, moderate renal impairment, hypertension, diabetes and higher CHADS 2 scores. Multivariate analysis identified peripheral artery disease (PAD; HR 1.44, 95% CI 1.22-1.69), a CHADS 2 score of ≥ 3 (HR 1.29, CI 1.11-1.51), VKA-naïve (HR 1.28, CI 1.19-1.37), left ventricular ejection fraction (EF) ≤ 40% (HR 1.24, CI 1.12-1.36), and renal impairment with CrCL ≤ 50mL/min (HR 1.12, CI 1.02-1.23) as predictors of hospitalization. First hospitalization rates were 39.5%, 41.6% and 42.6% for DE 110 mg bid, DE 150 mg bid and warfarin, respectively. The treatment effects of both DE doses compared to warfarin were consistent, between patients hospitalized and those not. Hospitalization occurred less often with DE 110 compared to warfarin (RR = 0.93, CI 0.87-0.99) and compared to DE 150 (RR=0.95, CI 0.89-1.01). Hospitalizations for bleeding events occurred less often with DE 110 (3.5%) compared both to warfarin (4.6%) (p=0.02) and to DE 150 (5.2%) (p<0.001); rates were statistically similar between DE 150 and warfarin (p=0.07). Conclusion: Predictors of hospitalization included common comorbidities of an elderly AF population, such as PAD, higher CHADS 2 scores, low EF and renal impairment. DE 110 mg bid was associated with significantly fewer hospitalizations compared to both warfarin and DE 150 bid; in part due to reduction in hospitalizations for bleeding events.

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)0,003
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: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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