Individual Treatment Effect Estimation of 2 Doses of Dabigatran on Stroke and Major Bleeding in Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to estimate absolute benefit and harm from treatment with dabigatran in individual patients with atrial fibrillation, and to select the optimal dose for each individual. METHODS: We derived and validated a prediction model for ischemic stroke/systemic embolism and major bleeding in patients with atrial fibrillation from the 3 treatment arms of the RE-LY trial (Randomized Evaluation of Long-Term Anticoagulation Therapy With Dabigatran Etexilate) (n=11 955 in derivation cohort, n=6158 in validation cohort). Readily available patient characteristics were included in Fine and Gray competing risk models (sex, age, smoking, antiplatelet drugs, previous vascular disease, diabetes mellitus, blood pressure, estimated glomerular filtration rate, and hemoglobin). Five-year risks for ischemic stroke/systemic embolism and major bleeding were estimated without anticoagulation therapy, and compared with high- and low-dose dabigatran. RESULTS: Model calibration was good, and discrimination was adequate with a c-statistic of 0.65 (95% CI, 0.62-0.70) for ischemic stroke/systemic embolism and 0.69 (95% CI, 0.66-0.71) for major bleeding. The 5-year absolute risk reduction for ischemic stroke/systemic embolism with dabigatran 150 mg twice daily ranged from <10% in 20% of patients to >25% in 14% of patients, and the 5-year absolute risk increase for major bleeding ranged from <5% in 53% of patients to 15% to 20% in 1% of patients. Comparing high-dose to low-dose dabigatran, the net benefit (absolute risk reduction minus absolute risk increase) was positive for 46% of patients. CONCLUSIONS: The absolute treatment benefits and harms of dabigatran in atrial fibrillation can be estimated based on readily available patient characteristics. Such treatment effect estimations can be used for shared decision making before starting dabigatran treatment and to determine the optimal dose. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT00262600.
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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 | 0,024 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».