Re-evaluating Safety and Effectiveness of Dabigatran Versus Warfarin in a Nationwide Data Environment: A Prevalent New-User Design Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The new user cohort design is widely used to assess the effects of a new drug, such as dabigatran, but inherently excludes some users due to prior use of the comparator drug, for example warfarin. The prevalent new-user design offers a solution that includes all eligible users of the new drug. OBJECTIVE: To evaluate the safety and effectiveness of dabigatran versus warfarin in non-valvular atrial fibrillation (NVAF) patients with prevalent new-user design. METHODS: Taiwan National Health Insurance and mortality data from 2011 through 2015 were utilized. From an incident NVAF cohort, we identified dabigatran initiators as either incident or prevalent (switchers from warfarin) new users. Time- and prescription-based exposure sets were formed for dabigatran initiators to account for prior warfarin prescriptions. A comparable warfarin user was matched on the time-conditional propensity score to the dabigatran initiator in each set. The matched patients were followed for clinical outcomes, with Cox proportional hazards model used to estimate hazard ratios (HRs). RESULTS: There were 10,811 dabigatran initiators, including 22% prevalent new users (switchers), who formed the exposure sets and were matched 1:1 to warfarin users. Dabigatran use was associated with lower risks of intracranial hemorrhage (HR 0.51; 95% confidence interval [CI] 0.39, 0.66) and gastrointestinal bleeding (HR 0.81; 95% CI 0.70, 0.92), compared with warfarin use. These effects were similar between the incident and prevalent new users. CONCLUSION: Using a design that includes both incident and prevalent new users of dabigatran, the use of dabigatran is associated with lower major bleeding risk than warfarin use among patients with incident NVAF.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle