Use of ezetimibe results in more patients reaching lipid targets without side effects
Notice bibliographique
Résumé
Ăvod: Mechanismus ĂşÄinku ezetimibu doplĹuje ĂşÄinek statinĹŻ, a tudĂĹž je ezetimib vhodnou lĂŠÄbou pro pacienty, kteĹĂ netolerujĂ hypolipidemika, nebo pro ty, kteĹĂ nedosahujĂ cĂlovĂ˝ch hodnot lipidĹŻ.CĂl: Zhodnotit ĂşÄinnost a bezpeÄnost ezetimibu pĹi dlouhodobĂŠm sledovĂĄnĂ pacientĹŻ v lipidologickĂŠ ambulanci s dĹŻrazem na motivaci k lĂŠÄbÄ a vliv na dosaĹženĂ cĂlovĂ˝ch hodnot lipidĹŻ.Metody: V naĹĄĂ databĂĄzi jsme identifikovali 295 ambulantnĂch pacientĹŻ, u kterĂ˝ch byla zahĂĄjena lĂŠÄba ezetimibem v dobÄ 13 mÄsĂcĹŻ po uvedenĂ tohoto lĂŠku na kanadskĂ˝ trh. AnamnestickĂĄ a laboratornĂ data byla shromaĹžÄovĂĄna pĹed zahĂĄjenĂm lĂŠÄby a pĹi prvnĂ nĂĄvĹĄtÄvÄ po zahĂĄjenĂ lĂŠÄby. Pro statistickĂŠ srovnĂĄnĂ ĂşÄinku ezetimibu na parametry lipidovĂŠho metabolismu byl pouĹžit pĂĄrovĂ˝ t-test a pro hodnocenĂ ĂşÄinku na dosaĹženĂ cĂlovĂ˝ch hodnot lipidĹŻ byl pouĹžit χ2 test.VĂ˝sledky: LĂŠÄba ezetimibem vedla ke zvýťenĂ podĂlu pacientĹŻ, kteĹĂ dosĂĄhli cĂlovĂŠ hodnoty lipidĹŻ (o 25 % pro LDL cholesterol a o 21,7 % pro pomÄr celkovĂŠho/HDL cholesterolu; p ≤ 0,001). Monoterapie ezetimibem vedla k vĂ˝znamnĂŠmu snĂĹženĂ LDL cholesterolu o 18 % (p < 0,001) a pomÄru celkovĂŠho/HDL cholesterolu o 15 % (p < 0,011). ĂÄinek ezetimibu kombinovanĂŠho s jinĂ˝mi hypolipidemiky byl obdobnĂ˝; LDL cholesterol se snĂĹžil o 22 % (p < 0,001) a pomÄr celkovĂŠho/HDL cholesterolu o 15,4 % (p < 0,011). StejnĂ˝ hypolipidemickĂ˝ ĂşÄinek byl zjiĹĄtÄn u diabetikĹŻ. V tĂŠto podskupinÄ nemocnĂ˝ch vedlo pĹidĂĄnĂ ezetimibu k dosavadnĂ lĂŠÄbÄ k trojnĂĄsobnĂŠmu nĂĄrĹŻstu pacientĹŻ, kteĹĂ dosĂĄhli cĂlovĂ˝ch hodnot LDL cholesterolu, a dvojnĂĄsobnĂŠmu nĂĄrĹŻstu poÄtu pacientĹŻ, kteĹĂ dosĂĄhli cĂlovĂŠho pomÄru celkovĂŠho/HDL cholesterolu. Pouze 7 % pacientĹŻ pĹeruĹĄilo lĂŠÄbu pro neŞådoucĂ ĂşÄinky.ZĂĄvÄr: U pacientĹŻ, kteĹĂ byli odeslĂĄni do specializovanĂŠho lipidologickĂŠho centra (typicky pro neŞådoucĂ ĂşÄinky hypolipidemik nebo nemoĹžnost dosĂĄhnout cĂlovĂ˝ch hodnot), vedla lĂŠÄba ezetimibem k vĂ˝znamnĂŠmu nĂĄrĹŻstu podĂlu tÄch, kteĹĂ dosĂĄhli cĂlovĂ˝ch hodnot lipidĹŻ. Tato lĂŠÄba nebyla provĂĄzena vĂ˝znamnĂ˝mi neŞådoucĂmi ĂşÄinky.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».