Efficacy and Tolerability of Rosuvastatin and Atorvastatin when Force-Titrated in Patients with Primary Hypercholesterolemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients at high risk of cardiovascular disease frequently fail to reach recommended low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) goals, partly because statin doses are not titrated to optimal effect. The ECLIPSE study was designed to compare the efficacy and safety of force-titrated treatment with rosuvastatin (10-40 mg) with that of atorvastatin (10-80 mg) in high-risk patients with hypercholesterolemia. METHODS: In this 24-week, open-label, randomized, multinational, parallel-group study, 1,036 patients were randomized to rosuvastatin (n = 522) or atorvastatin (n = 514). RESULTS: At all time points, a significantly greater percentage of patients on rosuvastatin treatment achieved the NCEP ATP III LDL-C goal of <100 mg/dl (2.5 mmol/l), the 2003 European LDL-C target of <2.5 or 3.0 mmol/l (100 or 115 mg/dl) and the LDL-C goal of <70 mg/dl (1.8 mmol/l), a goal suggested for very high-risk patients (p < 0.001 for all). Rosuvastatin also achieved significantly greater improvements in components of the atherogenic lipid profile versus atorvastatin. Both treatments were well tolerated. CONCLUSION: Rosuvastatin titrated across its recommended dose range provides a more favorable effect on lipoprotein variables than atorvastatin, enabling more high-risk patients to achieve recommended LDL-C goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».