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Enregistrement W4388657347 · doi:10.1111/hdi.13127

Effect of conventional hemodialysis on the apixaban plasma concentration

2023· article· en· W4388657347 sur OpenAlexvenueno aff
Tim Poel, Nikki de Rouw, Nathalie C. V. Péquériaux, Daan van de Kerkhof, Annemieke M.A. Vermeulen Windsant, Rob J. van Marum, Angèle P. M. Kerckhoffs

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApixabanDialysisHemodialysisMedicineHeparinInternal medicineUrologyAnesthesiaRivaroxabanWarfarin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Apixaban is a factor Xa inhibitor used in patients undergoing hemodialysis treatment. The objective of this study is to investigate the effect of hemodialysis on apixaban plasma concentrations. METHODS: This observational study is on patients treated with apixaban 2.5 mg twice daily on conventional hemodialysis with standard low-molecular-weight heparin (LMWH) anticoagulation (nadroparin 3800-7600 IU). Plasma blood samples were collected before starting dialysis (t1), 2 h after starting dialysis (t2), and directly after dialysis (t3). Apixaban concentration was measured before and after dialysis. Anti-Xa activity was measured for all three samples. RESULTS: A significant difference was observed between the apixaban concentration before and after dialysis (mean before dialysis 141.03 ng/mL; mean after dialysis 102.71 ng/mL; p = 0.003). Nonetheless, both apixaban plasma concentrations and anti-Xa levels remained within the reference range. Anti-Xa levels had a strong correlation with the apixaban concentrations (r = 0.935, p = 0.000). Thus, anti-Xa activity might be used as a surrogate for apixaban plasma concentration. CONCLUSION: There seems to be no need for dose adjustments of apixaban; co-administration of LMWH next to apixaban might also be unnecessary.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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