Estimating individual lifetime benefit and bleeding risk of adding rivaroxaban to aspirin for patients with stable cardiovascular disease: results from the COMPASS trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Adding rivaroxaban to aspirin in patients with stable atherosclerotic disease reduces the recurrence of cardiovascular disease (CVD) but increases the risk of major bleeding. The aim of this study was to estimate the individual lifetime treatment benefit and harm of adding low-dose rivaroxaban to aspirin in patients with stable cardiovascular disease. METHODS AND RESULTS: Patients with established CVD from the COMPASS trial (n = 27 390) and SMART prospective cohort study (n = 8139) were used. Using the pre-existing lifetime SMART-REACH model for recurrent CVD, and a newly developed Fine and Gray competing risk-adjusted lifetime model for major bleeding, individual treatment effects from adding low-dose rivaroxaban to aspirin in patients with stable CVD were estimated, expressed in terms of (i) life-years free of stroke or myocardial infarction (MI) gained; and (ii) life-years free from major bleeding lost. Calibration of the SMART-REACH model for prediction of recurrent CVD events in the COMPASS study was good. The major bleeding risk model as derived in the COMPASS trial showed good external calibration in the SMART cohort. Predicted individual gain in life expectancy free of stroke or MI from added low-dose rivaroxaban had a median of 16 months (range 1-48 months), while predicted individualized lifetime lost in terms of major bleeding had a median of 2 months (range 0-20 months). CONCLUSION: There is a wide distribution in lifetime gain and harm from adding low-dose rivaroxaban to aspirin in individual patients with stable CVD. Using these lifetime models, benefits and bleeding risk can be weighed for each individual patient, which could facilitate treatment decisions in clinical practice.
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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 | 0,002 | 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 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 ».