Amiodarone vs Dronedarone for Atrial Fibrillation: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundAtrial fibrillation is one of the most common arrhythmias, but the optimal drug choice for a rhythm-control strategy remains uncertain.MethodsThis article reports on a retrospective cohort claims database study conducted using the Truven Health Market Scan Commercial Claims and Encounters and Medicare Supplemental databases. Patients with a new diagnosis of atrial fibrillation, and a discharge date between 2011 and 2015, were included. The exposure variables of interest were a discharge prescription for amiodarone or dronedarone. The average treatment effect for the composite of total mortality or a repeat cardiovascular (CV)-related hospitalization was the primary outcome. Sensitivity analyses with other treatment effect metrics were performed. Baseline covariate imbalances between the groups were adjusted using propensity-score methods with inverse probability weighting.ResultsA total of 1735 patients were discharged on amiodarone, and 338 were discharged on dronedarone, with a median follow-up time of 357 days. A total of 43 (12.7%) CV-related hospitalizations occurred in the dronedarone group, and 146 (8.4%) occurred in the amiodarone group (risk difference 4.3%, 95% confidence interval [CI] 0.4%-8.3%, P = 0.02). A total of 4 (1.2%) deaths occurred in the dronedarone group, and 31 (1.8%) deaths occurred with amiodarone (risk difference -0.6%, 95% CI -2.1%-0.9%, P = 0.6). After adjusting for baseline covariates, the dronedarone hazard ratio for the composite endpoint was 1.47 (95% CI 1.01-2.12). This result was generally robust to sensitivity analyses.ConclusionIn this incident cohort of patients hospitalized for atrial fibrillation, compared to those discharged on amiodarone, patients who received a dronedarone discharge prescription had an increase in the composite endpoint of recurrent CV-related hospitalization and death, over a median 1-year follow-up period.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».