Infections Deaths in the PLATO Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cardiovascular benefits of aggressive dual antiplatelet therapy may be associated with extra risks including bleeding, cancer, and infections discovered first for prasugrel in the TRial to assess Improvement in Therapeutic Outcomes by optimizing platelet InhibitioN with prasugrel (TRITON) trial. Ticagrelor in PLATO also caused slightly more infections but surprisingly less sepsis-related deaths (SRD) than clopidogrel. However, verified infection fatalities in PLATO were lacking from the public domain. We obtained the complete Food and Drug Administration (FDA)-issued primary causes death list, matched it with the few local site records dataset and analyzed the patterns of infections and deaths reported in PLATO. Methods Among infections, the FDA spreadsheet contains only two primary death codes for pneumonia (12–2) and SRD (12–8). We obtained local evidence for two pneumonia and two SRD and matched those with the FDA records. We assessed how SRD patterns were reported among nonvascular death's dataset. Results The FDA PLATO records indicate that clopidogrel caused numerically less (n = 8) primary pneumonia deaths than ticagrelor (n = 10) but over three times more SRD (n = 23/7). Among matched verifiable outcomes, both pneumonia deaths were correct, but two clopidogrel SRD were incorrect. Of the remaining 21 clopidogrel SRD, 6 were reported as two separate closed paired entries in Brazil (lines 76 and 78 and 86 and 88) and India (lines 436 and 440), suggesting last minute addition of potentially incorrect SRD reports. Four ticagrelor SRD (lines 24,193,467 and 650) were “compensated” with close or next in line clopidogrel SRD entries (lines 22,195,468 and 651). Conclusion The FDA-issued evidence suggests no benefit of ticagrelor in preventing deaths from infections with slightly more pneumonia deaths, with possible misreporting of SRD in PLATO. These findings require an in-depth precise review of sepsis deaths in this trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».