Relations of Change in Plasma Levels of LDL‐C, Non‐HDL‐C and apoB With Risk Reduction From Statin Therapy: A Meta‐Analysis of Randomized Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying the best markers to judge the adequacy of lipid-lowering treatment is increasingly important for coronary heart disease (CHD) prevention given that several novel, potent lipid-lowering therapies are in development. Reductions in LDL-C, non-HDL-C, or apoB can all be used but which most closely relates to benefit, as defined by the reduction in events on statin treatment, is not established. METHODS AND RESULTS: We performed a random-effects frequentist and Bayesian meta-analysis of 7 placebo-controlled statin trials in which LDL-C, non-HDL-C, and apoB values were available at baseline and at 1-year follow-up. Summary level data for change in LDL-C, non-HDL-C, and apoB were related to the relative risk reduction from statin therapy in each trial. In frequentist meta-analyses, the mean CHD risk reduction (95% CI) per standard deviation decrease in each marker across these 7 trials were 20.1% (15.6%, 24.3%) for LDL-C; 20.0% (15.2%, 24.7%) for non-HDL-C; and 24.4% (19.2%, 29.2%) for apoB. Compared within each trial, risk reduction per change in apoB averaged 21.6% (12.0%, 31.2%) greater than changes in LDL-C (P<0.001) and 24.3% (22.4%, 26.2%) greater than changes in non-HDL-C (P<0.001). Similarly, in Bayesian meta-analyses using various prior distributions, Bayes factors (BFs) favored reduction in apoB as more closely related to risk reduction from statins compared with LDL-C or non-HDL-C (BFs ranging from 484 to 2380). CONCLUSIONS: Using both a frequentist and Bayesian approach, relative risk reduction across 7 major placebo-controlled statin trials was more closely related to reductions in apoB than to reductions in either non-HDL-C or LDL-C.
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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 | 0,040 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,067 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».