Effectiveness and Safety of Apixaban versus Rivaroxaban in Patients with Atrial Fibrillation and Type 2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims To evaluate the effectiveness and safety of apixaban versus rivaroxaban among patients with nonvalvular atrial fibrillation (NVAF) and type 2 diabetes mellitus (T2DM). Methods and Results Using the United Kingdom's Clinical Practice Research Datalink linked to the Hospital Episode Statistics repository, and the Office for National Statistics database, we identified a cohort of patients with NVAF and T2DM newly treated with apixaban or rivaroxaban between 2013 and 2020. Propensity scores with standardized mortality ratio weighting were used to control for confounding. We used weighted Cox proportional hazards models to estimate separately the hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) of ischemic stroke, major bleeding, and major adverse limb events associated with the use of apixaban compared with rivaroxaban. We also evaluated whether the risk was modified by age, sex, duration of diabetes, microvascular and macrovascular complications of diabetes, nephropathy, CHA2DS2-VASc and HAS-BLED scores, and by dose (standard vs. low dose). Results The cohort included 11,561 apixaban and 8,265 rivaroxaban users. Apixaban was associated with a similar risk of stroke (HR: 0.99, 95% CI: 0.79–1.23), and a 32% reduced risk of major bleeding (HR: 0.68, 95% CI: 0.59–0.78), compared with rivaroxaban. The risk of major adverse limb events was similar between apixaban and rivaroxaban (HR: 0.75, 95% CI: 0.54–1.04). Overall, the risk of ischemic stroke and major bleeding was consistent in stratified analyses. Conclusion Among patients with NVAF and T2DM, apixaban was associated with a similar risk of stroke and a lower risk of major bleeding compared with rivaroxaban.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».