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Enregistrement W4410621868 · doi:10.1093/europace/euaf085.499

Incidence and predictors of major bleeding among patients receiving apixaban or aspirin for subclinical atrial fibrillation: insights from the ARTESiA sub-analysis

2025· article· en· W4410621868 sur OpenAlexafffund
Deborah Siegal, Jeff S. Healey, William F. McIntyre, David Conen, Michael R. Gold, Christopher B. Granger, Jens Cosedis Nielsen, Daniel Wojdyla, Renato D. Lópes

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesPfizerCanadian Institutes of Health ResearchBristol-Myers Squibb
Mots-clésApixabanAtrial fibrillationAspirinSubclinical infectionMedicineIncidence (geometry)Internal medicineCardiologyWarfarinRivaroxaban

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background ARTESiA (Apixaban for the Reduction of Thrombo-Embolism in Patients with Device-Detected Sub-Clinical Atrial Fibrillation) was a randomized double-blind, double-dummy trial which showed that apixaban, compared with aspirin, reduced stroke and systemic embolism, but increased major bleeding in patients aged ≥55 years with subclinical atrial fibrillation (AF) and CHA2DS2-VASc score ≥3. Objectives To characterize major bleeding events, determine the cumulative incidence of major bleeding (overall and by treatment, site, and severity), and determine risk factors associated with major bleeding. Study Design and Methods: We performed a pre-specified sub-analysis of major bleeding events defined as overt bleeding accompanied by a decrease in hemoglobin of ≥2 g/dL or transfusion of ≥2 units of packed red cells, occurring at a critical site, or resulting in death (International Society on Thrombosis and Haemostasis criteria) in the on-treatment population. Results After mean follow-up of 3.5 years, major bleeding occurred in 86/1989 patients on apixaban (1.71% per patient-year) and 47/1972 patients on aspirin (0.95% per patient-year) (HR 1.80; 95% CI, 1.26 to 2.57; p=0.001) (Table 1). Gastrointestinal bleeding was most common, representing 52.3% of bleeds in the apixaban group and 42.5% of bleeds in the aspirin group. The frequency of intracranial (0.6% vs. 0.8%, p=0.547) and fatal bleeding (0.3% vs. 0.2%, p=0.40) was low and similar between groups, while major gastrointestinal bleeding was more frequent in patients on apixaban (2.3% vs. 1.0%, p=0.002). The cumulative incidence of major bleeding is shown in Figure 1 according to randomized treatment, bleeding site and severity. Most bleeding events (73.8%) were not considered severe or fatal. Baseline covariates associated with an increased risk of major bleeding included ongoing cancer (HR 3.10, 95%CI 1.61-5.96), randomization to apixaban (HR 1.83, 95%CI 1.28-2.62), and age (HR 1.45, 95%CI 1.27-1.65, for each increase of 5 years). Conclusions The increased risk of major bleeding with apixaban is driven by gastrointestinal bleeding. Almost 75% of major bleeds were not considered emergencies and required only supportive measures. Increasing age and active cancer were associated with increased risk of major bleeding.

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: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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