Plasma Rivaroxaban Level to Identify Patients at Risk of Drug Overexposure: Is a Single Measurement of Drug Level Reliable?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Dose adjustment based on laboratory monitoring is not routinely recommended for patients treated with rivaroxaban but because an association has been reported between high drug level and bleeding, it would be of interest to know if measuring drug level once could identify patients at risk of bleeding who might benefit from a dose reduction. Objective This study was aimed to investigate the reliability of a single measurement of rivaroxaban level to identify clinic patients with persistently high levels, defined as levels that remained in the upper quintile of drug-level distribution. Methods In this prospective cohort study of 100 patients with atrial fibrillation or venous thromboembolism, peak and trough rivaroxaban levels were measured using the STA-Liquid Anti-Xa assay at baseline and after 2 months. Values of 395.8 and 60.2 ng/mL corresponded to the 80th percentile for peak and trough levels, respectively, and levels above these cut-offs were categorized as high for our analyses. Results Among patients with a peak or trough level in the upper quintile at baseline, only 26.7% (95% confidence interval [CI]: 10.9–52.0%), and 13.3% (95% CI: 2.4–37.9%), respectively, remained above these thresholds. Conclusion Our findings do not support the use of a single rivaroxaban level measurement to identify patients who would benefit from a dose reduction because such an approach is unable to reliably identify patients with high levels.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».