MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2971754743 · doi:10.1182/blood.v130.suppl_1.700.700

Comparative Risk of Acute Kidney Injury with Oral Anticoagulant Use Among Patients with Nonvalvular Atrial Fibrillation

2017· article· en· W2971754743 sur OpenAlexaffabout
Adi J. Klil‐Drori, Laurent Azoulay, Rui Nie, Christel Renoux, Sharon J. Nessim, Kristian B. Filion

Notice bibliographique

RevueBlood · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApixabanMedicineRivaroxabanDabigatranAtrial fibrillationInternal medicineWarfarinHazard ratioKidney diseaseAcute kidney injuryCohortProportional hazards modelConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Acute kidney injury (AKI) is common in patients with nonvalvular atrial fibrillation (NVAF) taking oral anticoagulants (OAC), especially in those with underlying chronic kidney disease (CKD). However, little is known on the comparative risk of AKI with the use of different OAC, including the direct acting oral anticoagulants (DOACs). Methods: We conducted a population-based cohort study using the administrative healthcare databases of Quebec, Canada. Patients with NVAF who were new users of oral anticoagulants between 2011 and 2014 were followed for hospitalized AKI, stratified by CKD status. Hazard ratios (HR) and corresponding 95% CI for hospitalized AKI with the use of dabigatran, rivaroxaban, and apixaban versus warfarin and versus each other in pairwise analyses, were assessed using Cox proportional hazards models. Estimates were stratified by the deciles of a disease risk score for AKI obtained from a historic cohort of 25,513 warfarin users with NVAF. The disease risk score included important demographic and clinical covariates weighted by their association with AKI. Results: Our cohort of 26,357 patients with NVAF included 22,084 without, and 4273 with CKD. The rates of AKI hospitalization were 3.2 (95% CI 2.9-3.4) and 16.5 (95% CI 15.3-17.9) per 100 person-years, respectively. Among patients without CKD, apixaban (HR, 0.25; 95% CI, 0.14-0.44), rivaroxaban (HR, 0.50; 95% CI, 0.40-0.64), and dabigatran (HR, 0.68; 95% CI 0.57-0.81) were associated with a decreased risk of AKI compared with warfarin (Table 1). Similar findings were observed in the CKD cohort (Table 2). Compared with apixaban, dabigatran was associated with increased AKI risk in patients without (HR, 2.58; 95% CI, 1.42-4.67) and with (HR, 2.08; 95% CI, 1.01-4.26) CKD, as was rivaroxaban (without CKD - HR, 2.29 [95% CI, 1.24-4.20]; with CKD - HR, 1.98 [95% CI, 0.95-4.11]). Rivaroxaban was associated with decreased risk of AKI in patients without CKD (HR, 0.76; 95% CI, 0.58-0.99), compared with dabigatran. Conclusions: Use of all DOACs was associated with decreased risk of AKI compared with warfarin. Apixaban was associated with the lowest comparative risk of AKI among DOACs, and rivaroxaban was suggested to be more protective than dabigatran in patients without CKD. While these findings await further confirmation, worsening renal function while on DOAC treatment has been associated with increased risk of major bleeding. Thus, suggested differences in the renal safety of DOACs should be incorporated in informed prescription and monitoring of these drugs. Disclosures Renoux: Bayer Pharmaceuticals: Research Funding; Canadian Foundation for Innovation: Research Funding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetAtrial Fibrillation Management and Outcomes→Travaux en français237 207→