Cholesteryl ester transfer protein inhibitors for dyslipidemia: focus on dalcetrapib
Notice bibliographique
Résumé
Among the noteworthy recent stories in the management and prevention of atherosclerotic cardiovascular disease (CVD) is the saga of the development of pharmacological inhibitors of cholesteryl ester transfer protein (CETP). Inhibiting CETP significantly raises plasma concentrations of high-density lipoprotein cholesterol, which has long been considered a marker of reduced CVD risk. However, the first CETP inhibitor, torcetrapib, showed a surprising increase in CVD events, despite a dramatic increase in high-density lipoprotein cholesterol levels. This paradox was explained by putative off-target effects not related to CETP inhibition that were specific to torcetrapib. Subsequently, three newer CETP inhibitors, namely dalcetrapib, anacetrapib, and evacetrapib, were at various phases of clinical development in 2012. Each of these had encouraging biochemical efficacy and safety profiles. Dalcetrapib even had human arterial imaging results that tended to look favorable. However, the dalcetrapib development program was recently terminated, presumably because interim analysis of a large CVD outcome trial indicated no benefit. These events raise important questions regarding the validity of the mechanism of CETP inhibition and the broader issue of whether pharmacological raising of high-density lipoprotein cholesterol itself is a useful strategy for CVD risk reduction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».