Comparison of Rivaroxaban and Low Molecular Weight Heparin in the Treatment of Cancer-Associated Venous Thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer associated thrombosis (CAT) guidelines recommend direct oral anticoagulants as alternatives to low molecular weight heparin (LMWHs) in most patients. We sought to compare the effectiveness and safety of rivaroxaban versus LMWH in a broad CAT cohort. METHODS: This retrospective cohort analysis used US Optum De-Identified electronic health data from January 1, 2012 through December 31, 2020 to identify patients with any active cancer type, who were admitted to the hospital, emergency department or observation unit for venous thromboembolism (VTE) and treated with rivaroxaban or LMWH. We used propensity score overlap weighting to balance anticoagulant cohorts on baseline covariates. Hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) for VTE, bleeding related hospitalization and all-cause mortality were calculated using Cox regression. RESULTS: We identified 4935 patients treated with rivaroxaban or LMWH (Table). Of these patients, 26.5% were ≥75 years of age, 55.9% were female, 19.0% had a body mass index ≥35 kg/m2 and 18.2% had a GFR <60 mL/minute at baseline. The CAT event was a pulmonary embolism ± deep vein thrombosis in 52.0% of patients, 46.3% had metastatic disease and 60% received active cancer treatment within 4 weeks of the CAT event. Cancer types included gastrointestinal (29.4%), genitourinary (26.2%), lung (24.0%), breast (19.7%) and hematologic (14.4%). At 3 months, rivaroxaban was associated with a significant 22% relative hazard reduction in recurrent VTE versus LMWH among all cancer patients. No significant difference in bleeding related hospitalization or all-cause mortality were observed at 3 months. Directionally similar results to those at 3 months were observed at 6 months for all outcomes. CONCLUSIONS: We observed less recurrent VTE and no increase in bleeding related hospitalizations associated with rivaroxaban compared to LMWH at 3 months in a broad cohort of patients with various cancer types. Figure 1View largeDownload PPTFigure 1View largeDownload PPT Close modal
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».