Effectiveness and Safety of Rivaroxaban Vs. Warfarin in Patients with Nonvalvular Atrial Fibrillation and Moderate-to-Severe Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Chronic kidney disease (CKD) is a potent risk factor for both ischemic stroke and major bleeding in patients with nonvalular atrial fibrillation (NVAF). Objective: To assess the effectiveness and safety of rivaroxaban vs. warfarin in NVAF patients with moderate-to-severe CKD treated in routine practice. Methods: Using US MarketScan claims data from 11/2011-3/2016, we identified oral anticoagulation (OAC) naive NVAF patients with moderate-to-severe CKD and ≥12 months of continuous insurance coverage prior to the qualifying OAC dispensing. Rivaroxaban users (20 mg or 15 mg once daily) were 1:1 matched to warfarin users by applying propensity-scores that were calculated based on demographics, comorbidities, stroke and bleeding risk factors and concomitant medications. Balance between cohorts was evaluated by inspecting standardized differences for baseline covariates (differences >0.1 indicating imbalance). Patients were followed until an event, OAC discontinuation/switch (30 day permissible gap), insurance disenrollment or end of follow up. Rates of stroke/systemic embolism (SSE) and major bleeding (per the Cunningham algorithm) between cohorts were compared using Cox regression. A separate propensity-score matched analysis of reduced dose rivaroxaban vs. warfarin users was performed. Results: We assessed 777 rivaroxaban and 777 warfarin users with NVAF and moderate-to-severe CKD with a median (interquartile range) available follow up of 1.3 (0.6-2.2) years. All baseline covariates evaluated had a standardized difference Conclusions: Results of this claims database analysis are generally consistent with those seen in the randomized ROCKET AF trial. Rivaroxaban's relative effectiveness and safety vs. warfarin appears to be maintained in NVAF patients with moderate-to-severe CKD treated in routine clinical practice. Download : Download high-res image (100KB) Download : Download full-size image Disclosures Coleman: Boehringer Ingelheim: Consultancy, Honoraria; Bayer AG: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Janssen Pharmaceuticals: Consultancy, Honoraria, Research Funding. Turpie: Bayer HealthCare Pharmaceuticals: Consultancy; Janssen Research and Development: Consultancy, Honoraria. Kreutz: Bristol-Myers Squibb: Honoraria; Daiichi Sankyo: Consultancy, Honoraria; Berlin-Chemie Menarini: Consultancy; Bayer AG: Consultancy, Honoraria; Lundbeck: Consultancy; Servier Laboratories: Consultancy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».