Rivaroxaban Reduces Major Cardiovascular and Limb Events in Patients with CKD and Peripheral Artery Disease with Recent Lower Extremity Revascularization: Insights from VOYAGER PAD
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the VOYAGER PAD trial, rivaroxaban reduced cardiovascular (CV) and limb ischemic events (HR 0.85 vs placebo, 95% CI 0.76-0.96; p=0.009) in peripheral arterial disease (PAD) patients following lower extremity revascularization (LER). This analysis examines the prespecified subgroup of VOYAGER PAD patients with CKD. Methods: VOYAGER PAD (NCT02504216) randomized 6564 PAD patients following LER to rivaroxaban 2.5 mg twice daily or placebo on a background of aspirin 100 mg daily. The primary endpoint was a composite of acute limb ischemia, major amputation for vascular cause, myocardial infarction, ischemic stroke or CV death. Intention-to-treat analyses utilized Kaplan Meier estimates and Cox proportional-hazards models. Results: Mean baseline eGFR was 75±23 ml/min/1.72m2 with 79, 20, 1 and <1% of patients with CKD stage ≤2, 3, 4 and 5 respectively. During 28-month median follow up, rates of major CV and limb events were higher among patients with more severe CKD (placebo group event rate: 7.4/100 patient-years for eGFR ≥60, 10.0 for eGFR 30-<60 and 9.8 for eGFR 15-<30). Rivaroxaban reduced primary endpoint events with no heterogeneity by eGFR above or below 60 (mostly CKD stage 3)(Figure). Acute limb ischemia and major amputation were significantly reduced among patients with eGFR≥60 (HR 0.77, 95% CI 0.63, 0.94) and <60 (HR 0.55, 95% CI 0.36, 0.86). Major bleeding was infrequent with no heterogeneity by CKD category. Conclusions: Rivaroxaban reduced CV and limb events in patients with CKD, PAD following LER, a particularly high-risk population. Funding: Commercial Support - Bayer
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 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 ».