Concomitant use of direct oral anticoagulants and interacting antiarrhythmic drugs and the risk of stroke and bleeding among patients with non-valvular atrial fibrillation: a multinational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Several antiarrhythmic drugs can interact with direct oral anticoagulants (DOACs) through pharmacokinetic mechanisms increasing DOAC levels. Our multinational cohort study assessed the effectiveness and safety of concomitant use of DOACs and interacting antiarrhythmic drugs among patients with non-valvular atrial fibrillation (NVAF). Methods We used United Kingdom’s Clinical Practice Research Datalink and Quebec administrative claims data assembling two cohorts of patients with NVAF who initiated DOACs and added-on antiarrhythmic drugs. We assessed the risk of ischemic stroke and major bleeding associated with concomitant use of DOACs and interacting antiarrhythmic drugs (amiodarone, diltiazem, dronedarone, verapamil) versus concomitant use of DOACs and non-interacting antiarrhythmic drugs (flecainide, propafenone, sotalol) using an as-treated exposure definition. Cox models yielded hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) after inverse-probability-of-treatment-weighting. We pooled site-specific estimates together using random-effects models. Secondary analyses stratified by age, sex, and individual DOACs. Results Our study cohort included 54,078 NVAF patients initiating DOACs and adding-on antiarrhythmic drugs. Concomitant use of DOACs and interacting antiarrhythmic drugs versus concomitant use of DOACs and non-interacting antiarrhythmic drugs was not associated with the risk of ischemic stroke (pooled HR, 1.04; 95% CI, 0.88–1.21; I 2 = 0%) but with an increased risk of major bleeding (pooled HR, 1.30; 95% CI, 1.19–1.41; I 2 = 58%), especially among patients < 70 years (pooled HR, 1.56; 95% CI, 1.31–1.86; I 2 = 0%). There was no effect modification by sex or individual DOAC. Conclusions Concomitant use of interacting antiarrhythmic drugs does not seem to affect the effectiveness of DOACs but may increase their risk of major bleeding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».