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Enregistrement W4206616958 · doi:10.3389/fphar.2021.812018

Comparative Effectiveness and Safety of Low-Dose Oral Anticoagulants in Patients With Atrial Fibrillation

2022· article· en· W4206616958 sur OpenAlexafffundabout
Sylvie Perreault, Alice Dragomir, Robert Côté, Aurélie Lenglet, Simon de Denus, Marc Dorais, Brian White‐Guay, James M. Brophy, Mireille E. Schnitzer, Marie‐Pierre Dubé, Jean‐Claude Tardif

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesRéseau Québécois de Recherche sur les MédicamentsHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésAtrial fibrillationMedicinePharmacologyCardiologyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: Observational studies of various dose levels of direct oral anticoagulants (DOACs) for patients with atrial fibrillation (AF) found that a high proportion of patients received a dose lower than the target dose tested in randomized controlled trials. There is a need to compare low-dose DOACs with warfarin or other DOACs on effectiveness and safety. Methods: Using administrative data from Quebec province, Canada, we built a cohort of new warfarin or DOAC users discharged from hospital between 2011 and 2017. We determined CHA2DS2-VASc and HAS-BLED scores, and comorbidities for 3-year prior cohort entry. The primary effectiveness endpoint was a composite of ischemic stroke/systemic embolism (SE), and secondary outcomes included a safety composite of major bleeding (MB) events and effectiveness composite (stroke/SE, death) at 1-year follow-up. We contrasted each low-dose DOAC with warfarin or other DOACs as references using inverse probability of treatment weighting to estimate marginal Cox hazard ratios (HRs). Results: The cohort comprised 22,969 patients (mean age: 80–86). We did not find a significant risk reduction for the stroke/SE primary effectiveness endpoint for DOACs vs. warfarin; however, we observed a significantly lower risk for low-dose dabigatran vs. warfarin (HR [95%CI]: 0.59 [0.42–0.81]) for effectiveness composite, mainly due to a lower death rate. The differences in effectiveness and safety composites between low-dose rivaroxaban vs. warfarin were not significant. However, low-dose apixaban had a better safety composite (HR: 0.68 [0.53–0.88]) vs. warfarin. Comparisons of dabigatran vs. apixaban showed a lower risk of stroke/SE (HR: 0.53 [0.30–0.93]) and a 2-fold higher risk of MB. The MB risk was higher for rivaroxaban than for apixaban (HR: 1.58 [1.09–2.29]). Conclusions: The results of this population-based study suggest that low-dose dabigatran has a better effective composite than warfarin. Compared with apixaban, low-dose dabigatran had a better effectiveness composite but a worse safety profile. Low-dose apixaban had a better safety composite than warfarin and other low-dose DOACs. Given that the comparative effectiveness and safety seem to vary from one DOAC to another, pharmacokinetic data for specific populations are now warranted.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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