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Enregistrement W3028180553 · doi:10.3389/fmed.2020.00280

Comparative Effects Between Direct Oral Anticoagulants for Acute Venous Thromboembolism: Indirect Comparison From Randomized Controlled Trials

2020· review· en· W3028180553 sur OpenAlexaff
Guowei Li, Jie Zeng, Junxian Zhang, Lehana Thabane

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesGuangdong Medical Research Foundation
Mots-clésMedicineApixabanRivaroxabanEdoxabanDabigatranRandomized controlled trialIntensive care medicineClinical trialInternal medicineWarfarinAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analysehigh
gptMéta-épidémiologie (sens large)
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analysehigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,169
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,402
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1690,402
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,033
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,320 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Méta-épidémiologie (sens large)

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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