Antithrombotic Therapy in Patients With Atrial Fibrillation and Coronary Artery Disease With Recent or Remote Events: Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ongoing debate remains regarding optimal antithrombotic therapy in patients with atrial fibrillation (AF) and coronary artery disease. Methods: We performed a systematic review and meta-analysis to synthesize randomized controlled trials (RCTs) comparing the following: (i) dual-pathway therapy (DPT; oral anticoagulant [OAC] plus antiplatelet) vs triple therapy (OAC and dual-antiplatelet therapy) after percutaneous coronary intervention (PCI) or acute coronary syndrome (ACS), and (iii) OAC monotherapy vs DPT at least 1 year after PCI or ACS. Following a 2-stage process, we identified systematic reviews published between 2019 and 2022 on these 2 clinical questions, and we updated the most comprehensive search for additional RCTs published up to October 2022. Outcomes of interest were major adverse cardiovascular events (MACE), death, stent thrombosis, and major bleeding. We estimated risk ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) using a random-effects model. Results: Based on 6 RCTs (n = 10,435), DPT reduced major bleeding (RR 0.62, 95% CI 0.52-0.73) and increased stent thrombosis (RR 1.55, 95% CI 1.02-2.36), vs triple therapy after PCI or medically-managed ACS, with no significant differences in MACE and death. In 2 RCTs (n = 2905), OAC monotherapy reduced major bleeding (RR 0.66, 95% CI 0.49-0.91) vs DPT in AF patients with remote PCI or ACS, with no significant differences in MACE or death. Conclusions: In patients with AF and coronary artery disease, using less-aggressive antithrombotic treatment (DPT after PCI or ACS, and OAC alone after remote PCI or ACS) reduced major bleeding, with an increase in stent thrombosis with recent PCI. These results support a minimalist yet personalized antithrombotic strategy for these patients.
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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 | 0,001 |
| 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 ».