Influence of model-predicted rivaroxaban exposure and patient characteristics on efficacy and safety outcomes in patients with acute coronary syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background: This analysis aimed to evaluate the impact of rivaroxaban exposure and patient characteristics on efficacy and safety outcomes in patients with acute coronary syndrome (ACS) and to determine whether therapeutic drug monitoring might provide additional information regarding rivaroxaban dose, beyond what patient characteristics provide. Methods: A post hoc exposure–response analysis was conducted using data from the phase III ATLAS ACS 2 Thrombolysis in Myocardial Infarction (TIMI) 51 study, in which 15,526 randomized ACS patients received rivaroxaban (2.5 mg or 5 mg twice daily) or placebo for a mean of 13 months (maximum follow up: 31 months). A multivariate Cox model was used to correlate individual predicted rivaroxaban exposures and patient characteristics with time-to-event clinical outcomes. Results: For the incidence of myocardial infarction (MI), ischemic stroke, or nonhemorrhagic cardiovascular death, hazard ratios (HRs) for steady-state maximum plasma concentration (C max ) in the 5th and 95th percentiles versus the median were statistically significant but close to 1 for both rivaroxaban doses. For TIMI major bleeding events, a statistically significant association was observed with C max [HR, 1.08; 95% CI, 1.06–1.11 (95th percentile versus median, 2.5 mg twice daily)], sex [HR, 0.56; 95% CI, 0.38–0.84 (female versus male)], and previous revascularization [HR, 0.62; 95% CI, 0.44–0.87 (no versus yes)]. Conclusions: The shallow slopes of the exposure–response relationships and the lack of a clear therapeutic window render it unlikely that therapeutic drug monitoring in patients with ACS would provide additional information regarding rivaroxaban dose beyond that provided by patient characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».