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Enregistrement W2129945276 · doi:10.1185/030079905x43677

Nicotinic acid in the management of dyslipidaemia associated with diabetes and metabolic syndrome: a position paper developed by a European Consensus Panel

2005· review· en· W2129945276 sur OpenAlexfundno aff
James Shepherd, John Betteridge, Luc Van Gaal

Notice bibliographique

RevueCurrent Medical Research and Opinion · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineMetabolic syndromePosition paperDiabetes mellitusType 2 diabetesPosition (finance)Consensus conferenceIntensive care medicineInternal medicineEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals with type 2 diabetes and metabolic syndrome are at markedly increased risk of cardiovascular morbidity and mortality. The increasing prevalence of both conditions poses a major challenge for clinicians in the 21st century. Both diabetes and metabolic syndrome are associated with a clustering of cardiovascular risk factors. In particular, dyslipidaemia characterised by low plasma levels of high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), elevated triglycerides and an increase in small, dense low-density lipoprotein (LDL) particles (the lipid triad), has been established as the most important modifiable risk factor for coronary heart disease (CHD). Current treatment guidelines recognise the increased CHD risk associated with diabetes and metabolic syndrome and focus on LDL-C lowering with statin treatment, in addition to dietary and lifestyle modification, as the primary lipid-modifying therapy. However, while there is no doubt that statin therapy significantly reduces CHD risk in these patients, their residual absolute risk remains higher than in individuals without diabetes or metabolic syndrome. Thus, there is a clear need to target other aspects of lipoprotein metabolism, notably low HDL-C and hypertriglyceridaemia, to further reduce CHD risk. Combining statin therapy (targeting LDL-C) with interventions that also modify low HDL-C and elevated triglycerides could be a useful strategy to optimise CHD risk reduction. Cautious combination of a fibrate or nicotinic acid with a statin is useful for the management of combined dyslipidaemia. Nicotinic acid is the more potent agent for raising HDL-C (by up to 29% at clinically recommended doses). It also substantially reduces triglycerides and LDL-C, and promotes a shift from small, dense LDL to larger, more buoyant LDL particles. Preliminary clinical data suggest that combining nicotinic acid with a statin will produce a greater reduction in cardiovascular risk in patients with diabetes and metabolic syndrome than statin monotherapy alone. Nicotinic acid is also safe for use in patients with diabetes, with no evidence of clinically relevant deterioration in glycaemic control at recommended doses (< or = 2 g/day). On review of the available evidence, this European Consensus Panel recommends the combination of nicotinic acid and a statin, together with lifestyle modification, as a useful strategy to lower CHD risk in patients with diabetes and metabolic syndrome. Prolonged-release nicotinic acid with improved tolerability compared with previous formulations may have obvious advantages for use in this setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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