Comparison of prasugrel and ticagrelor for patient with acute coronary syndrome: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Prasugrel and ticagrelor are both effective anti-platelet drugs for patients with acute coronary syndrome. However, there has been limited data on the direct comparison of prasugrel and ticagrelor until the recent ISAR-REACT 5 trial. Purpose To compare the efficacy of prasugrel and ticagrelor in patients with acute coronary syndrome with respect to the primary composite endpoint of myocardial infarction (MI), stroke or cardiac cardiovascular death, and secondary endpoints including MI, stroke, cardiovascular death, major bleeding (Bleeding Academic Research Consortium (BARC) type 2 or above), and stent thrombosis within 1 year. Methods Meta-analysis was performed on randomised controlled trials (RCT) up to December 2019 that randomised patients with acute coronary syndrome to either prasugrel or ticagrelor. RCTs were identified from Medline, Embase and ClinicalTrials.gov using Cochrane library CENTRAL by 2 independent reviewers with “prasugrel” and “ticagrelor” as search terms. Effect estimates with confidence intervals were generated using the random effects model by extracting outcome data from the RCTs to compare the primary and secondary clinical outcomes. Cochrane risk-of-bias tool for randomised trials (Ver 2.0) was used for assessment of all eligible RCTs. Results 411 reports were screened, and we identified 11 eligible RCTs with 6098 patients randomised to prasugrel (n=3050) or ticagrelor (n=3048). The included trials had a follow up period ranging from 1 day to 1 year. 330 events on the prasugrel arm and 408 events on the ticagrelor arm were recorded. There were some concerns over the integrity of allocation concealment over 7 trials otherwise risk of other bias was minimal. Patients had a mean age of 61±4 (76% male; 50% with ST elevation MI; 35% with non-ST elevation MI; 15% with unstable angina; 25% with diabetes mellitus; 64% with hypertension; 51% with hyperlipidaemia; 42% smokers). There was no significant difference in risk between the prasugrel group and the ticagrelor group on the primary composite endpoint (Figure 1) (Risk Ratio (RR)=1.17; 95% CI=0.97–1.41; p=0.10, I2=0%). There was no significant difference between the use of prasugrel and ticagrelor with respect to MI (RR=1.24; 95% CI=0.81–1.90; p=0.31); stroke (RR=1.05; 95% CI=0.66–1.67; p=0.84); cardiovascular death (RR=1.01; 95% CI=0.75–1.36; p=0.95); BARC type 2 or above bleeding (RR=1.17; 95% CI =0.90–1.54; p=0.24); stent thrombosis (RR=1.58; 95% CI =0.90–2.76; p=0.11). Conclusion Compared with ticagrelor, prasugrel did not reduce the primary composite endpoint of MI, stroke and cardiovascular death within 1 year. There was also no significant difference in the risk of MI, stroke, cardiovascular death, major bleeding and stent thrombosis respectively. Figure 1. Primary Objective Funding Acknowledgement Type of funding source: None
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».