Therapeutic Targets to Raise HDL in Patients at Risk or with Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
The plasma levels of high-density lipoprotein (HDL) cholesterol are inversely related to cardiovascular risk. Traditional HDL-raising therapies, like fibrates, PPAR-γ agonists, and nicacin, among others, are associated with undesirable side effects, limited efficacy, or have not yet been shown to improve morbidity and mortality on top of statins in clinical outcome trials. A novel pharmacological target for raising circulating HDL-C levels is the cholesterol ester transfer protein (CETP), an enzyme that facilitates the transport of cholesteryl esters and triglycerides between the lipoproteins. Four pharmacological small-molecule inhibitors of CETP, i.e. torcetrapib (Pfizer), dalcetrapib (JTT-705; Roche), anacetrapib (Merck), and evacetrapib (Eli Lilly) have been developed. Notwithstanding a marked increase in HDL, torcetrapib was associated with an increase in all-cause mortality in the ILLUMINATE trial and raised safety concerns related to the off-target effects of CETP inhibition. Most recently, development of dalcetrapib was abruptly stopped due to a lack of clinically meaningful efficacy. Thus, it will be of utmost importance to demonstrate that the remaining CETP inhibitors in development not only increase HDL-C levels in plasma, but also improve HDL-function in patients with coronary disease or an acute coronary syndrome.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».