MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3208565709 · doi:10.1093/eurheartj/ehab724.0560

Comparing rivaroxaban and apixaban in GARFIELD-AF according to ROCKET AF and ARISTOTLE trial selection criteria

2021· article· en· W3208565709 sur OpenAlexaff
Jelle C L Himmelreich, Saverio Virdone, A. John Camm, Ralf E. Harskamp, Karen S. Pieper, Keith A.A. Fox, Jean‐Pierre Bassand, David Fitzmaurice, Samuel Z. Goldhaber, Shinya Goto, Sylvia Haas, Frank Misselwitz, Alexander G. G. Turpie, Freek W.A. Verheugt, A. K. Kakkar

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRivaroxabanApixabanMedicineAtrial fibrillationWarfarinInternal medicineHazard ratioStroke (engine)DabigatranIntensive care medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction There is debate on the extent to which differences in selection criteria and outcome definitions used for ARISTOTLE and ROCKET AF – the trials for the approval of apixaban and rivaroxaban, respectively, for non-valvular atrial fibrillation – influenced their differences in outcomes relative to vitamin K antagonists (VKAs). In absence of randomized trials comparing the two non-vitamin K oral antagonists (NOACs) directly, this question can be addressed using data from the Global Anticoagulant Registry in the FIELD–Atrial Fibrillation (GARFIELD-AF) registry, a large, high-quality prospective observational study of newly diagnosed AF patients. Purpose To assess the influence of the ARISTOTLE and ROCKET AF inclusion and exclusion criteria on results for safety and efficacy of apixaban and rivaroxaban versus VKA using uniform endpoints in GARFIELD-AF. Methods We selected patients treated with apixaban, rivaroxaban or VKA from GARFIELD-AF who were eligible for ARISTOTLE or ROCKET AF as per the original trial criteria. We replicated the inclusion criteria in the GARFIELD-AF population and derived those eligible for each trial. We calculated the adjusted hazard ratios (HRs) for stroke or systemic embolism, major bleeding and all-cause mortality within 2 years of enrolment for apixaban as well as rivaroxaban versus VKA (reference) in those eligible for each trial. We used a propensity score overlap weighted Cox model to emulate trial randomization between NOAC and VKA. Results Among patients on apixaban, rivaroxaban and VKA, 2570/3615 (71%), 3560/4914 (72%) and 8005/11734 (71%) were eligible for ARISTOTLE, respectively, and 1612/3615 (45%), 2005/4914 (41%) and 4368/11734 (37%), respectively, were eligible for ROCKET AF. Cardiovascular co-morbidity was greater in those eligible for ROCKET AF than in those eligible for ARISTOTLE. In patients selected using the more restrictive ROCKET AF criteria, apixaban and rivaroxaban users showed similar results when compared with VKA (see Figure). The two sets of comparisons remained non-significant in difference when applying the less restrictive ARISTOTLE criteria, but there were trends for less similarity. Conclusion Apixaban showed similar results to rivaroxaban when selecting for higher-risk patients using the ROCKET AF criteria. In patients selected using ARISTOTLE criteria the similarity was less pronounced. Our results underline the problems faced in comparing treatments across rather than within clinical trials. For instance, co-morbidities were substantially different for patients recruited into the original ARISTOTLE and ROCKET AF trials. The current work points to the need for high-quality observational data for assessment of relative drug performance in absence of direct drug comparisons through randomized trials. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Private grant(s) and/or Sponsorship. Main funding source(s): This work was supported by an unrestricted research grant from Bayer AG, Berlin, Germany, to TRI, London, UK, which sponsors the GARFIELD-AF registry. This work is supported by KANTOR CHARITABLE FOUNDATION for the Kantor-Kakkar Global Centre for Thrombosis Science.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Heart Journal→Même sujetAtrial Fibrillation Management and Outcomes→Travaux en français237 207→