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Enregistrement W4308083917 · doi:10.1055/s-0042-1757744

On-treatment Comparative Effectiveness of Vitamin K Antagonists and Direct Oral Anticoagulants in GARFIELD-VTE, and Focus on Cancer and Renal Disease

2022· article· en· W4308083917 sur OpenAlexaff
Sylvia Haas, Alfredo E. Farjat, Karen S. Pieper, Walter Ageno, Pantep Angchaisuksiri, Henri Bounameaux, Samuel Z. Goldhaber, Shinya Goto, LG Mantovani, Paolo Prandoni, Sebastian Schellong, Alexander G.G. Turpie, Jeffrey I. Weitz, Peter MacCallum, Hugo Ten Cate, Е. П. Панченко, Marc Carrier, Carlos Jerjes‐Sánchez, Harry Gibbs, Petr Janský, Gloria Kayani, Ajay K. Kakkar

Notice bibliographique

RevueTH Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioInternal medicineConfidence intervalObservational studyProportional hazards modelConfoundingIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0060,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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