A review of the efficacy of rosuvastatin in patients with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
It has been estimated that 92% of individuals with type 2 diabetes, without cardiovascular disease (CVD), have a dyslipidaemic profile. Several guidelines on cardiovascular risk now recommend that patients with diabetes should be considered at high risk of CVD and should thus receive lipid-lowering therapy to reduce low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) to below 2.5 mmol/L. Since their introduction in 1987, statins have revolutionized the management of CVD. The most recent statin to be introduced, rosuvastatin, has been shown to be the most effective at lowering LDL-C, as well as consistently raising HDL-C across the 10-40 mg dose range. This has been confirmed by many studies, including the Measuring Effective Reductions in Cholesterol Using Rosuvastatin Therapy (MERCURY I) study in which rosuvastatin 10 mg was shown to be more effective than commonly used doses of other statins, both for LDL-C reduction and achieving treatment target goals. The effectiveness of rosuvastatin has also been studied in type 2 diabetes patients in three studies: the URANUS (Use of Rosuvastatin vs. Atorvastatin iN type 2 diabetes mellitUS), ANDROMEDA (A raNdomized, Double-blind study to compare Rosuvastatin [10 & 20 mg] and atOrvastatin [10 & 20 Mg] in patiEnts with type II DiAbetes) and CORALL (COmpare Rosuvastatin [10-40 mg] with Atorvastatin [20-80 mg] on apo B/apo A-1 ratio in patients with type 2 diabetes meLLitus and dyslipidaemia) studies. URANUS and ANDROMEDA showed rosuvastatin to be more effective than atorvastatin at reducing LDL-C and achieving treatment target goals. CORALL demonstrated rosuvastatin 10, 20 and 40 mg to be more effective at lowering LDL-C than 20, 40 and 80 mg of atorvastatin, respectively. Ongoing studies will evaluate whether these properties of rosuvastatin translate into beneficial effects on atherosclerosis and significant reductions in cardiovascular events.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».