EFFECTIVENESS OF EZETIMIBE IN TREATMENT OF HYPERCHOLESTEROLEMIA IN RENAL TRANSPLANT RECIPIENTS.
Notice bibliographique
Résumé
P298 Aims: Despite the evidence that reduction of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) effectively reduces cardiovascular morbidity and mortality, many kidney transplant recipients are unable to achieve the recommended LDL target of <2.6mmol/L, even with statin therapy. In addition some patients are intolerant of current lipid lowering therapy. Ezetimibe a newer cholesterol absorption inhibitor can be used as monotherapy or in combination with statins. Methods: We evaluated the short term efficacy of ezetimibe, 10 mg daily dose, in 20 stable outpatients by measuring fasting lipids, liver function tests, and immunosuppressive drug levels pre and 4 weeks post therapy. Results: Patients were 48±12.2 years old and their weight was 82.8±25.3 kg. Nine were female, 8 had diabetes mellitus, and 13 on statin therapy. Primary immunosuppression was cyclosporine (9), tacrolimus (6), and rapamycin (5). Table 1 shows the pre and post dose effect after four weeks of therapy.FigureThere was a significant reduction in total cholesterol and LDL-C, without any adverse effect on TG or HDL. Patients on a statin had a more pronounced drop (37%±12%) in LDL compared to those on no statin (17%±6%, p=0.036). There was no significant change in the kidney function, liver enzymes or levels of immunosuppresive medications. The medication was well tolerated in all patients. Conclusions: Ezetimibe improves lipid control in the kidney transplant population. Further study will be needed to show whether cardiovascular events are reduced or whether the drug has more subtle toxicity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».