Relative and Cumulative Effects of Lipid and Blood Pressure Control in the Stroke Prevention by Aggressive Reduction in Cholesterol Levels Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The relative contributions of on-treatment low- and high-density lipoprotein cholesterol (LDL-C, HDL-C), triglycerides, and blood pressure (BP) control on the risk of recurrent stroke or major cardiovascular events in patients with stroke is not well defined. METHODS: We randomized 4731 patients with recent stroke or transient ischemic attack and no known coronary heart disease to atorvastatin 80 mg per day or placebo. RESULTS: After 4.9 years, at each level of LDL-C reduction, subjects with HDL-C value above the median or systolic BP below the median had greater reductions in stroke and major cardiovascular events and those with a reduction in triglycerides above the median or diastolic BP below the median showed similar trends. There were no statistical interactions between on-treatment LDL-C, HDL-C, triglycerides, and BP values. In a further exploratory analysis, optimal control was defined as LDL-C <70 mg per deciliter, HDL-C >50 mg per deciliter, triglycerides <150 mg per deciliter, and SBP/DBP <120/80 mm Hg. The risk of stroke decreased with as the level of control increased (hazard ratio [95% confidence interval] 0.98 [0.76 to 1.27], 0.78 [0.61 to 0.99], 0.62 [0.46 to 0.84], and 0.35 [0.13 to 0.96]) for those achieving optimal control of 1, 2, 3, or 4 factors as compared to none, respectively. Results were similar for major cardiovascular events. CONCLUSIONS: We found a cumulative effect of achieving optimal levels of LDL-C, HDL-C, triglycerides, and BP on the risk of recurrent stroke and major cardiovascular events. The protective effect of having a higher HDL-C was maintained at low levels of LDL-C.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».