On-treatment Comparative Effectiveness of Vitamin K Antagonists and Direct Oral Anticoagulants in GARFIELD-VTE, and Focus on Cancer and Renal Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Direct oral anticoagulants (DOACs) provide a safe, effective alternative to vitamin K antagonists (VKAs) for venous thromboembolism (VTE) treatment, as shown via intention-to-treat comparative effectiveness analysis. However, on-treatment analysis is imperative in observational studies because anticoagulation choice and duration are at investigators' discretion. Objectives The aim of the study is to compare the effectiveness of DOACs and VKAs on 12-month outcomes in VTE patients using on-treatment analysis. Methods The Global Anticoagulant Registry in the FIELD - VTE (GARFIELD-VTE) is a world-wide, prospective, non-interventional study observing treatment of VTE in routine clinical practice. Results In total, 8,034 patients received VKAs (n = 3,043, 37.9%) or DOACs (n = 4,991, 62.1%). After adjustment for baseline characteristics and follow-up bleeding events, and accounting for possible time-varying confounding, all-cause mortality was significantly lower with DOACs than VKAs (hazard ratio: 0.58 [95% confidence interval 0.42–0.79]). Furthermore, patients receiving VKAs were more likely to die of VTE complications (4.9 vs. 2.2%) or bleeding (4.9 vs. 0.0%). There was no significant difference in rates of recurrent VTE (hazard ratio: 0.74 [0.55–1.01]), major bleeding (hazard ratio: 0.76 [0.47–1.24]), or overall bleeding (hazard ratio: 0.87 [0.72–1.05]) with DOACs or VKAs. Unadjusted analyses suggested that VKA patients with active cancer or renal insufficiency were more likely to die than patients treated with DOAC (52.51 [37.33–73.86] vs. 26.52 [19.37–36.29] and 9.97 [7.51–13.23] vs. 4.70 [3.25–6.81] per 100 person-years, respectively). Conclusion DOACs and VKAs had similar rates of recurrent VTE and major bleeding. However, DOACs were associated with reduced all-cause mortality and a lower likelihood of death from VTE or bleeding compared with VKAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 ».