Notice bibliographique
Résumé
The role of lipid lowering in reducing the risk of mortality and morbidity from cardiovascular disease (CVD) is well established. Treatment particularly aimed at decreasing low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) is effective in reducing the risk of death from coronary heart disease and stroke. Statins form the cornerstone of treatment. However, in some individuals with a high risk of CVD who are unable to achieve their target LDL-C due to either intolerance or lack of efficacy, there is the need for alternative therapies. This review provides an overview of the different classes of currently available lipid-lowering medications including statins, fibrates, bile acid sequestrants (resins), and omega-3 fatty acids. Data are presented on their indications, pharmacology, and the relevant end point clinical trial data with these drugs. It also discusses the human trial data on some novel therapeutic agents that are being developed including those for homozygous familial hypercholesterolemia--the antisense oligonucleotide mipomersen and the microsomal transfer protein inhibitor lomitapide. Data are presented on phase II and III trials on agents with potentially wider applications, cholesterol ester transfer protein inhibitors and proprotein convertase subtilisin kexin 9 inhibitors. The data on a licensed gene therapy for lipoprotein lipase deficiency are also presented.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,020 |
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 ».