Incidence and predictors of major gastrointestinal bleeding in patients on aspirin, low‐dose rivaroxaban, or the combination: Secondary analysis of the <scp>COMPASS</scp> randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of major gastrointestinal bleeding (GIB) in patients on low-dose direct-acting oral anticoagulants (DOACs) is relatively unknown. Estimates from randomised controlled trials (RCTs) are lacking. AIMS: To assess GIB incidence and predictors from RCT data of patients on aspirin, low-dose rivaroxaban, or both. METHODS: This was a secondary analysis of RCT data wherein patients received aspirin 100 mg daily and rivaroxaban 2.5 mg b.d., aspirin alone, or rivaroxaban 5 mg b.d. Patients were followed from 2013 to 2016 at 602 centres. Outcomes included overall, upper, and lower GIB. We employed multivariable logistic regression to yield odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals for potential exposures. RESULTS: Among 27,395 patients, the annual incidence of GIB on rivaroxaban 2.5 mg b.d. with aspirin was 801.7 per 100,000 compared with 372.3 in 100,000 for aspirin. Age (OR 4.16, 2.53-6.82 for ≥75 vs. 55-64), peptic ulcer disease (PUD, OR 1.57, 1.01-2.44), liver disease (OR 2.09, 1.01-4.33), hypertension (OR 1.42, 1.04-1.94), and smoking (OR 1.85, 1.26-2.73) were associated with overall GIB. Kidney disease (OR 1.68, 1.12-2.51) was significantly associated with upper GIB, whereas diverticular disease (OR 3.75, 1.88-7.49) was associated with lower GIB. Addition of rivaroxaban to aspirin was associated more with lower GIB (OR 2.82, 1.64-4.84) than upper GIB (OR 1.86, 1.18-2.92). CONCLUSIONS: We established incidences and identified risk factors for GIB in users of low-dose DOACs. Novel risk factors included current or former smoking and diverticulosis. Future studies should aim to validate these risk factors.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».