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Enregistrement W4407789750 · doi:10.1161/circulationaha.124.070865

Bleeding and New Malignancy Diagnoses After Anticoagulation for Atrial Fibrillation: A Population-Based Cohort Study

2025· article· en· W4407789750 sur OpenAlexaffabout
Kavi Grewal, Xuesong Wang, Peter C. Austin, Cynthia A. Jackevicius, Inbar Nardi-Admon, Dennis T. Ko, Douglas S. Lee, Paaladinesh Thavendiranathan, Michael G. Fradley, Paul Dorian, Husam Abdel‐Qadir

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensPublic Health OntarioToronto Public HealthUniversity of TorontoUniversity Health NetworkInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook HospitalWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalignancyAtrial fibrillationWarfarinHazard ratioPopulationCohortRivaroxabanCancer registryCancerInternal medicineEmergency departmentSurgeryConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bleeding after starting anticoagulation for atrial fibrillation (AF) may be the first sign of malignancy, especially in elderly individuals. There are no recommendations to guide investigations for malignancy after new-onset bleeding after anticoagulation for AF. Our objective was to determine the association of bleeding after starting oral anticoagulation for AF with new diagnoses of malignancy in a population-wide sample. METHODS: We conducted a population-based cohort study using linked administrative data sets of people ≥66 years of age who newly initiated warfarin or direct oral anticoagulants after diagnosis with AF between 2008 and 2022. Follow-up was 2 years after starting anticoagulation. We excluded patients with valvular disease, chronic dialysis, venous thromboembolism, previous cancer, or previously documented bleeding. Bleeding was identified from hospital/emergency department discharge records and physician billings, then handled as a time-varying covariate in cause-specific regression models while adjusting for baseline characteristics. The primary outcome was incident malignancy. We also determined the site of origin of the malignancy and the stage at diagnosis if indicated in the Ontario Cancer Registry. Analyses were repeated while limiting the exposure to specific bleeding sites. RESULTS: Among 119 480 people (mean age, 77.4 years; 52% men) who started anticoagulants, 26 037 (21.8%) had documented bleeding, and 5800 (4.9%) were diagnosed with malignancy within the next 2 years. Bleeding was associated with a higher hazard of cancer diagnosis with a hazard ratio (HR) of 4.0 (95% CI, 3.8–4.3). The HRs for any malignancy were 5.0 (95% CI, 4.6–5.5) for gastrointestinal, 5.0 (95% CI, 4.4–5.7) for genitourinary, 4.0 (95% CI, 3.5–4.6) for respiratory, 1.8 (95% CI, 1.4–2.2) for intracranial, and 1.5 (95% CI, 1.2–2.0) for nasopharyngeal bleeds. The HRs were substantially higher for cancers concordant with the bleeding site (gastrointestinal, 15.4; genitourinary, 11.8; respiratory, 10.1). Cancers were diagnosed at an earlier stage after bleeding (27.6% stage 4 after bleeding versus 31.3% without bleeding; P =0.029). CONCLUSIONS: In anticoagulated patients with AF, bleeding was strongly associated with new cancer diagnoses. Antecedent bleeding was associated with cancer diagnosis at an earlier stage. This highlights the importance of timely investigations in patients with bleeding after anticoagulation for AF, rather than attributing bleeding as an expected adverse effect.

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)0,003
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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