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Enregistrement W2979505219 · doi:10.1182/blood.v130.suppl_1.2393.2393

Effectiveness and Safety of Rivaroxaban Vs. Warfarin in Patients with Nonvalvular Atrial Fibrillation and Moderate-to-Severe Chronic Kidney Disease

2017· article· en· W2979505219 sur OpenAlexaff
Craig I Coleman, Brandon Martinez, Alexander G. Turpie, Nitesh Sood, Thomas J. Bunz, Reinhold Kreutz

Notice bibliographique

RevueBlood · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRivaroxabanMedicineWarfarinAtrial fibrillationDiscontinuationInternal medicineStroke (engine)Interquartile rangeKidney diseasePropensity score matchingHazard ratioConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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