2024年1月、心房細動のある高齢者に対する塞栓症予防として、ワルファリンなどのビタミンK拮抗剤（VKA）から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬（NOAC）に切り替えると、出血の合併症が69%多くなるというランダム化比較試験が発表されました。
参加者: 75歳以上でGroningen Frailty Indicatorスコアが3以上の虚弱な高齢心房細動患者
介入: ビタミンK拮抗剤から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬への切り替え
比較: ビタミンK拮抗剤の継続使用
アウトカム: 大出血または臨床的に関連する非主要出血の発生（主要アウトカム）
研究デザイン: プラグマティック多施設オープンラベルランダム化比較優越試験
結果:
1330人がランダム割り付け対象
主要アウトカムの発生率は、切り替え群で15.3％（101件）、継続群で9.4％（62件）
ハザード比は1.69（95％信頼区間 1.23-2.32）
主な結果は以下のとおり。
血栓塞栓症の発症はNOACへ切り替えても少なくなりませんでした。
全死亡率に関しては、ハザード比は0.96（95%信頼区間 0.64-1.45）と、統計的な有意差は見られませんでした。
心房細動のある虚弱高齢患者において、ビタミンK拮抗剤（VKA）から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬（NOAC）への切り替えは、VKA継続使用と比較して出血合併症が多くなる一方で、血栓塞栓合併症は少なくなりません。
Joosten LPT, van Doorn S, van de Ven PM, Köhlen BTG, Nierman MC, Koek HL, Hemels MEW, Huisman MV, Kruip M, Faber LM, Wiersma NM, Buding WF, Fijnheer R, Adriaansen HJ, Roes KC, Hoes AW, Rutten FH, Geersing GJ. Safety of Switching From a Vitamin K Antagonist to a Non-Vitamin K Antagonist Oral Anticoagulant in Frail Older Patients With Atrial Fibrillation: Results of the FRAIL-AF Randomized Controlled Trial. Circulation. 2024 Jan 23;149(4):279-289. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.123.066485. Epub 2023 Aug 27. PMID: 37634130.
※情報収集・要約作成に生成AIを活用しています。
2024年1月、心房細動のある高齢者に対する塞栓症予防として、ワルファリンなどのビタミンK拮抗剤（VKA）から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬（NOAC）に切り替えると、出血の合併症が69%多くなるというランダム化比較試験が発表されました。
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結果:
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心房細動のある虚弱高齢患者において、ビタミンK拮抗剤（VKA）から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬（NOAC）への切り替えは、VKA継続使用と比較して出血合併症が多くなる一方で、血栓塞栓合併症は少なくなりません。
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※情報収集・要約作成に生成AIを活用しています。
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bycプレバンキングとは何か？
プレバンキングは、偽情報に触れる前に認識力を高めて「免疫」をつける手法です。本記事では、その仕組みや効果を簡潔に解説します。はじめに近年、インターネット上で流布する偽情報により、社会的混乱や不信が生じています。こうした状況に対抗する方法の一つとして注目されているのが「プレバンキング（prebunking）」です。これは、人々が偽情報に触れる前に、事前にその手口や特徴を学ぶことで、誤った情報を鵜呑みにしにくくする戦略とされています。プレバンキングの基本的な考え方プレバンキングは心理学の「予防接種理論（inoculation theory）」に基づきます。あらかじめ小規模な「誤情報の種」を提示し、その不自然さや詭弁を指摘することで、人々は後に本格的な偽情報に直面した際、批判的思考を働かせやすくなります。これにより、デマや陰謀論に流されにくくなり、情報を吟味する習慣が強化されます。研究事例と成果研究者らはプレバンキングの有効性を実験的に示しています。たとえば、Jigsaw（Google傘下の組織）はYouTube上でプレバンク動画を配信し、視聴者が後の偽情報に抵抗する力が高まることを報...
bycChatGPT4+Paperpileは新たな時代の幕開けに
実用的なAI医療情報検索ツールについては記事にまとめたばかりですが、さらに続々と新たなツールが実装され、進化が止まりません。大規模言語モデルは医療情報検索に使えるか大規模言語モデルによる生成AIは徐々に日常業務に浸透しつつあると感じます。 これが情報検索にも使えれば鬼に金棒、一石二鳥なのですが、残念ながらまだそこまでの能力は身につけていないようです。LLaMaChat+Perplexity学術論文などの情報検索ツールではない、大規模言語モデルによる生成AIの実力についても調べています。 引用文献を明示するPerplexityが実装には一番近い存在かと感じていました。ここでは、さらに改良されたPerplexity Labsの LLaMa Chat を試して検証してみました。 プロンプトはこちらYou are a librarian. I am a researcher searching for up-to-date medical articles from around the world. Please provide me with the relevant informa...
byc高齢者の転倒予防に効果的な介入は？
2017年のネットワークメタ分析によると、運動単独および様々な介入の組み合わせは、通常ケアと比較して高齢者の転倒による負傷リスクの低下と関連していました。適切な転倒予防策の選択は、患者や介護者の価値観や好みに依存する可能性があります。研究の概要参加者65歳以上の高齢者を対象とした無作為化比較試験（RCT）のメタ解析計283件のRCT（159,910名、平均年齢78.1歳、女性74%）介入運動視力評価と治療環境評価と改修多因子評価と治療（総合的な老年医学的評価を含む）診療所レベルの品質改善戦略（例：ケースマネジメント）カルシウムおよびビタミンD補給比較通常ケア（介入なしまたは標準的な医療管理）アウトカム負傷を伴う転倒転倒による入院研究デザインシステマティックレビューおよびネットワークメタ解析結果負傷を伴う転倒に対する有効な介入:運動: OR 0.51 (95% CI, 0.33–0.79), 絶対リスク差（ARD） -0.12 (95% CI, -0.20 to -0.05)運動＋視力評価・治療: OR 0.17 (95% CI, 0.07–0.38), ARD -0.38 (95...
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