Rivaroxaban versus Apixaban for Treatment of Cancer-Associated Venous Thromboembolism in Patients at Lower Risk of Bleeding
Notice bibliographique
Résumé
This retrospective study, utilizing U.S. electronic health record (EHR) data from January 2013 to December 2020, sought to assess whether rivaroxaban and apixaban had similar effectiveness and safety in the treatment of cancer-associated venous thromboembolism (VTE) in patients with a cancer type not associated with a high risk of bleeding. We included adults diagnosed with active cancer, excluding esophageal, gastric, unresected colorectal, bladder, noncerebral central nervous system cancers and leukemia, who experienced VTE and received a therapeutic VTE dose of rivaroxaban or apixaban on day 7 post-VTE, and were active in the EHR ≥12 months prior to the VTE. Primary outcome was the composite of recurrent VTE or any bleed resulting in hospitalization at 3 months. Secondary outcomes included recurrent VTE, any bleed resulting in hospitalization, any critical organ bleed, and composites of these outcomes at 3 and 6 months. Inverse probability of treatment-weighted Cox regression was used to calculate hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs). We included 1,344 apixaban and 1,093 rivaroxaban patients. At 3 months, rivaroxaban was found to have similar hazard to apixaban for developing recurrent VTE or any bleed resulting in hospitalization (HR: 0.87; 95% CI: 0.60–1.27). No differences were observed between cohorts for this outcome at 6 months (HR: 1.00; 95% CI: 0.71–1.40) or for any other outcome at 3 or 6 months. In conclusion, patients receiving rivaroxaban or apixaban showed similar risks of the composite of recurrent VTE or any bleed resulting in hospitalization in patients with cancer-associated VTE. This study was registered at www.clinicaltrials.gov as #NCT05461807. Key Points
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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 | 0,000 | 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 ».