Achievement of recommended lipid and lipoprotein levels with combined ezetimibe/statin therapy versus statin alone in patients with and without diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Treatment guidelines identify low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) as the primary target of therapy with secondary targets of non-high-density lipoprotein cholesterol (non-HDL-C) and apolipoprotein B (apoB). Data were pooled from 27 randomised, double-blind, active or placebo-controlled trials in 21,794 adult hypercholesterolaemic patients (LDL-C 1.81-6.48 mmol/L) receiving ezetimibe/statin or statin for 4-24 weeks. Percentages of patients achieving various targets were calculated among diabetes (n = 6541) and non-diabetes (n = 15,253) subgroups. Significantly more patients with and without diabetes achieved specified levels of LDL-C (< 2.59, < 1.99, < 1.81 mmol/L), non-HDL-C (< 3.37, < 2.59 mmol/L) and apoB (< 0.9, < 0.8 g/L) with ezetimibe/statin versus statin. Patients with diabetes had larger mean per cent reductions in LDL-C and non-HDL-C than non-diabetes patients. A greater percentage of patients achieved both the LDL-C and apoB targets and all three LDL-C, apoB, and non-HDL-C targets with ezetimibe/statin versus statin in both subgroups. Patients with diabetes benefitted at least as much as, and sometimes more than, non-diabetes patients following treatment with ezetimibe/statin.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».