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Enregistrement W4307344820 · doi:10.1093/eurheartj/ehac587

Bleeding and ischaemic events after first bleed in anticoagulated atrial fibrillation patients: risk and timing

2022· article· en· W4307344820 sur OpenAlexaff
Pascal Meyre, Steffen Blum, Elisa Hennings, Stefanie Aeschbacher, Tobias Reichlin, Nicolas Rodondi, Jürg H. Beer, Annina Stauber, Andreas Müller, Tim Sinnecker, Elisavet Moutzouri, Rebecca E. Paladini, Giorgio Moschovitis, Giulio Conte, Angelo Auricchio, Alexandra Ramadani, Matthias Schwenkglenks, Leo H. Bonati, Michael Kühne, Stefan Osswald, David Conen

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesPfizerDaiichi-SankyoSchweizerische HerzstiftungUniversität BaselSanofiSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésMedicineInterquartile rangeAtrial fibrillationHazard ratioBleedMyocardial infarctionStroke (engine)Internal medicineIncidence (geometry)Confidence intervalProspective cohort studySurgeryCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To determine the risk of subsequent adverse clinical outcomes in anticoagulated patients with atrial fibrillation (AF) who experienced a new bleeding event. METHODS AND RESULTS: Anticoagulated AF patients were followed in two prospective cohort studies. Information on incident bleeding was systematically collected during yearly follow-up visits and events were adjudicated as major bleeding or clinically relevant non-major bleeding (CRNMB) according to the International Society on Thrombosis and Haemostasis guidelines. The primary outcome was a composite of stroke, myocardial infarction (MI), or all-cause death. Time-updated multivariable Cox proportional-hazards models were used to compare outcomes in patients with and without incident bleeding. Median follow-up was 4.08 years [interquartile range (IQR): 2.93-5.98]. Of the 3277 patients included (mean age 72 years, 28.5% women), 646 (19.7%) developed a new bleeding, 297 (9.1%) a major bleeding and 418 (12.8%) a CRNMB. The incidence of the primary outcome was 7.08 and 4.04 per 100 patient-years in patients with and without any bleeding [adjusted hazard ratio (aHR): 1.36, 95% confidence interval (CI): 1.16-1.61; P < 0.001; median time between a new bleeding and a primary outcome 306 days (IQR: 23-832)]. Recurrent bleeding occurred in 126 patients [incidence, 8.65 per 100 patient-years (95% CI: 7.26-10.30)]. In patients with and without a major bleeding, the incidence of the primary outcome was 11.00 and 4.06 per 100 patient-years [aHR: 2.04, 95% CI: 1.69-2.46; P < 0.001; median time to a primary outcome 142 days (IQR: 9-518)], and 59 had recurrent bleeding [11.61 per 100 patient-years (95% CI: 8.99-14.98)]. The incidence of the primary outcome was 5.29 and 4.55 in patients with and without CRNMB [aHR: 0.94, 95% CI: 0.76-1.15; P = 0.53; median time to a composite outcome 505 days (IQR: 153-1079)], and 87 had recurrent bleeding [8.43 per 100 patient-years (95% CI: 6.83-10.40)]. Patients who had their oral anticoagulation (OAC) discontinued after their first bleeding episode had a higher incidence of the primary composite than those who continued OAC (63/89 vs. 159/557 patients; aHR: 4.46, 95% CI: 3.16-6.31; P < 0.001). CONCLUSION: In anticoagulated AF patients, major bleeding but not CRNMB was associated with a high risk of adverse outcomes, part of which may be explained by OAC discontinuation. Most events occurred late after the bleeding episode, emphasizing the importance of long-term follow-up in these patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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