Emerging anti-inflammatory drugs for atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cardiovascular disease is the most common cause of morbidity and mortality worldwide. Inflammation is responsible for initiation and progression of atherosclerosis, and leads to plaque vulnerability. Evidence-based therapies reduce the risk of initial and recurrent cardiovascular events but many patients experience recurrent events due to the failure of conventional therapies to adequately address inflammation. AREAS COVERED: Statins were originally developed for their LDL cholesterol-lowering effects, but are now thought to improve cardiovascular morbidity and mortality through anti-inflammatory effects as well. Drugs that inhibit the various inflammatory pathways responsible for atherosclerosis are the subject of current research. These include antioxidants, phospholipase A(2) inhibitors, leukotriene pathway inhibitors, CCL2-CCR2 pathway inhibitors, non-specific anti-inflammatory drugs (i.e., methotrexate), IL-1 inhibitors and p-selectin inhibitors. EXPERT OPINION: Currently, only three anti-inflammatory drugs (methotrexate, darapladib and canakinumab) are being investigated in Phase III clinical trials of atherosclerosis. The development of cardiovascular drugs requires long, expensive Phase III trials to demonstrate incremental improvement in cardiovascular events. Imaging end points and soluble biomarkers accelerate Phase II development, but further validation is needed before these can be used as surrogate end points in the large trials leading to drug approval. Improved access to currently available therapies like statins would decrease the burden of cardiovascular disease worldwide.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».