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Record W7161985493 · doi:10.82308/10292

Investigating the effectiveness and safety of dual-antiplatelet therapies in acute coronary syndrome patients

2024· dissertation· en· W7161985493 on OpenAlexaboutno aff
Stephen Kutcher

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTicagrelorAcute coronary syndromeClopidogrelPrasugrelCoronary heart disease

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les maladies cardiovasculaires, en particulier les syndromes coronariens aigus (SCA), sont l'une des principales causes de mortalité au Canada. L'administration d'une double thérapie antiplaquettaire (DAPT) à base de clopidogrel et d'aspirine à la suite d'un SCA a été considérée comme l'étalon-or. Un nouveau régime DAPT, le ticagrelor et l'aspirine, a été approuvé à la suite d'un seul grand essai contrôlé randomisé (ECR) montrant une réduction des événements coronariens aigus majeurs (MACE) par rapport au clopidogrel et à l'aspirine (n=18 624, HR 0,84 ; 95 % CI, 0,77, 0,92). Cependant, le sous-groupe nord-américain (NA) a montré un risque accru (n=1 814, HR 1,25 ; 95% CI 0,93, 1,67) et aucun réplication NA de l’essai n'a été réalisée. Cette thèse vise à approfondir l'étude de l'efficacité et de la sécurité du ticagrelor par rapport au clopidogrel chez les patients atteints de SCA. Ce but sera atteint grâce à trois objectifs : 1) une revue systématique de la littérature et une méta-analyse bayésienne en réseau (BNMA ) ; 2) une étude de cohorte pharmacoépidémiologique ; et 3) un essai clinique randomisé pragmatique en grappe monocentrique.Tout d'abord, nous avons effectué une recherche systématique dans la littérature pour trouver des ECR qui comparaient l'efficacité ou la sécurité du clopidogrel, du prasugrel ou du ticagrelor dans le cadre d'une DAPT chez les patients atteints d'un SCA. Un modèle logistique avec une transformation logarithmique du "temps" pour différentes durées de suivi a été utilisé pour synthétiser les données des ECR disponibles. Deuxièmement, une cohorte de sujets atteints de SCA a été identifiée à partir des bases de données des soins de santé du Québec (avril 2011 à mars 2018) et le statut d'exposition a été déterminé par le biais du régime d'assurance-médicaments du Québec. Des scores de propension et leurs pondérations de probabilité inverse de l'effet moyen du traitement (ATE) ont été générés et utilisés dans des modèles de risques proportionnels de Cox (CoxPH) pour estimer les HR de MACE et de résultats hémorragiques. Enfin, un ECR en grappes temporelles a été mené (d'octobre 2018 à mars 2021) chez des patients atteints de SCA programmés pour une revascularisation au Centre universitaire de santé McGill. Les patients ont été randomisés entre le clopidogrel et le ticagrelor en utilisant des grappes temporelles alternées de deux mois. Les analyses bayésiennes de CoxPH ont été réalisées en utilisant un vague, et une gamme de priors informatifs à partir des résultats de la BNMA ci-dessus et de l'essai précédemment rapporté.Pour l'objectif n° 1, 57 814 sujets au total ont été inclus dans la BNMA à partir de 17 essais cliniques randomisés identifiés dans la revue systématique. En utilisant un modèle à effets aléatoires, le prasugrel (HR, 0,87 ; intervalle crédible à 95 % [CrI] : 0,74, 1,06) et le ticagrelor (HR, 0,95 ; CrI à 95 % : 0,81, 1,14) ont permis une réduction modérée des événements MACE par rapport au clopidogrel, une certaine incertitude subsistant quant à ces bénéfices. Le prasugrel et le ticagrelor présentaient des augmentations respectives élevées (HR, 1,20 ; 95% CrI : 1,04, 1,40) et modestes (HR, 1,07 ; 95% CrI : 0,99, 1,17) des probabilités d'événements hémorragiques. Pour l'objectif #2, nous avons identifié un total de 22 736 patients atteints de SCA qui ont subi une ICP au Québec entre 2011 et 2018. Les modèles CoxPH pondérés en fonction de l'ATE ont estimé une réduction des résultats MACE (HR, 0,88 ; IC à 95% : 0,79, 0,99) et des saignements (HR, 0,88 ; IC à 95% : 0,64, 1,19) lorsque le ticagrelor est comparé au clopidogrel. Pour l'objectif n° 3, nous avons randomisé 1 005 patients atteints de SCA entre le ticagrelor et le clopidogrel. Lorsque les données de l'essai (HRMACE, 0,97 ; 95% CrI : 0,67, 1,40 ; HRBleed 0,88 ; 95% CrI : 0,49, 1,50) ont été incorporées avec l'a priori NA , les modèles bayésiens n'ont estimé aucune différence significative dans les résultats MACE (HR, 1,13 ; 95% CrI : 0,90, 1,42) et les saignements (HR, 1,01 ; 95% CrI:0,76, 1,34) entre le ticagrelor et le clopidogrel. Lorsque les données de l'essai ont été mises à jour avec les résultats de l'objectif #1, le HR MACE était de 0,95 (95% CrI : 0,81, 1,12), et était compatible avec une probabilité de 72% que le postérieur soit dans l'intervalle d'équivalence pratique (HR = [0,9, 1,11]), 24% de supériorité clinique du ticagrelor, et 4% d'infériorité.Cette thèse a apporté une contribution originale aux connaissances sur l'efficacité et la sécurité des DAPT dans la population NA. J'ai identifié et synthétisé les ECR disponibles sur les DAPT chez les sujets atteints de SCA et j'ai identifié une lacune persistante dans les données probantes sur les patients atteints de SLA. J'ai appliqué des méthodes causales contemporaines à une grande cohorte de SCA du Québec tout en ajoutant 55 % de patients supplémentaires à la base de données probantes des ECR disponibles chez les personnes âgées, en affinant les estimations de probabilité d'efficacité comparative pour le ticagrelor et le clopidogrel

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.033

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.003
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.243 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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