Comparative Effects Between Direct Oral Anticoagulants for Acute Venous Thromboembolism: Indirect Comparison From Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is no direct comparison from clinical trials amongst the direct oral anticoagulants (DOACs) in patients with acute venous thromboembolism (VTE), leaving an evidence gap in decision-making regarding the choice of a DOAC. Methods: We performed a systematic review for an indirect comparison from randomized controlled trials (RCTs) for comparative effects amongst DOACs in the patients with acute VTE. Results: A total of 16 RCTs were included for analyses, among which 3 for dabigatran (n = 7,963 patients), 6 rivaroxaban (n = 17,935), 5 apixaban (n = 12,823), and 2 edoxaban (n = 9,286). There was no significant difference in risk of recurrent VTE (evidence quality: low) and major bleeding (evidence quality: very low) for treatment effects between the four DOACs. Albeit non-significantly, apixaban seemed to have a lowest risk of major bleeding while rivaroxaban had a smallest risk of VTE. Although in general all the included trials were comparable, data from the included trials indicated that the assumption of transitivity may be challenged. Further methodological research including simulation studies, using a net-benefit or benefit-harm approach, running ranking probability analysis, and developing decision aids with machine-learning may be a worthwhile endeavor to help with the choice of DOACs in patients with acute VTE. Conclusions: To conclude, based on results from the indirect comparison no significant difference in the efficacy and safety was found among the DOACs in patients with acute VTE. More evidence from direct comparative trials is needed to further inform the choice of DOACs in patients with acute VTE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
| gpt | Méta-épidémiologie (sens large) Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,196 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».