Effect of different oral anticoagulants on cognitive function in patients with atrial fibrillation: A Bayesian network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is 1 of the most common types of arrhythmias. At present, the treatment for patients with AF mainly includes oral anticoagulants (OACs). Studies have shown that OACs are associated with cognitive decline in patients with atrial fibrillation; however, there is a lack of relevant evidence. This study used Bayesian network meta-analysis (NMA) to investigate the effects of different oral anticoagulants on cognitive decline in patients with AF. METHODS: We systematically searched for clinical studies on oral anticoagulants in patients with AF in PubMed, Web of Science, Embase, and the Cochrane Library as of July 3, 2023. Cochrane's randomized controlled trial bias risk assessment tool and the Newcastle-Ottawa Scale were used to assess the bias risk of the included studies. The main outcome measure was decreased cognitive functioning. RESULTS: Ten studies were included, including 2 RCTs and 7 RCSs, including 882,847 patients with AF. Five oral anticoagulants and 2 anticoagulants were included: VKAs (especially warfarin), Dabigatran, Edoxaban, Rivaroxaban, Apixaban, and Aspirin, Clopidogrel. The results of the mesh meta-analysis showed that VKAs were superior to warfarin in reducing the risk of cognitive decline in patients with AF (OR = -1.19, 95% CI (-2.35, -0.06), P < .05) (Table 5). The top 3 drugs in terms of the probability of reducing the incidence of cognitive impairment in patients with AF with different oral anticoagulants were VKAs (87%), rivaroxaban (62.2%), and dabigatran (60.8%). CONCLUSION: Based on the results of this study, VKAs may be the best intervention measure for reducing the risk of cognitive decline in patients with AF. Owing to the limitations of this study, more high-quality randomized controlled trials with large sample sizes and multiple centers are required to provide more evidence.
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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 | 0,035 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,069 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».