Alirocumab as Add-On to Atorvastatin Versus Other Lipid Treatment Strategies: ODYSSEY OPTIONS I Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Despite current standard of care, many patients at high risk of cardiovascular disease (CVD) still have elevated low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) levels. Alirocumab is a fully human monoclonal antibody inhibitor of proprotein convertase subtilisin/kexin type 9. OBJECTIVE: The objective of the study was to compare the LDL-C-lowering efficacy of adding alirocumab vs other common lipid-lowering strategies. DESIGN, PATIENTS, AND INTERVENTIONS: Patients (n = 355) with very high CVD risk and LDL-C levels of 70 mg/dL or greater or high CVD risk and LDL-C of 100 mg/dL or greater on baseline atorvastatin 20 or 40 mg were randomized to one of the following: 1) add-on alirocumab 75 mg every 2 weeks (Q2W) sc; 2) add-on ezetimibe 10 mg/d; 3) double atorvastatin dose; or 4) for atorvastatin 40 mg regimen only, switch to rosuvastatin 40 mg. For patients not achieving protocol-defined LDL-C goals, the alirocumab dose was increased (blinded) at week 12 to 150 mg Q2W. MAIN OUTCOME MEASURE: The primary end point was percentage change in calculated LDL-C from baseline to 24 weeks (intent to treat). RESULTS: Among atorvastatin 20 and 40 mg regimens, respectively, add-on alirocumab reduced LDL-C levels by 44.1% and 54.0% (P < .001 vs all comparators); add-on ezetimibe, 20.5% and 22.6%; doubling of atorvastatin dose, 5.0% and 4.8%; and switching atorvastatin 40 mg to rosuvastatin 40 mg, 21.4%. Most alirocumab-treated patients (87.2% and 84.6%) achieved their LDL-C goals. Most alirocumab-treated patients (86%) maintained their 75-mg Q2W regimen. Treatment-emergent adverse events occurred in 65.4% of alirocumab patients vs 64.4% ezetimibe and 63.8% double atorvastatin/switch to rosuvastatin (data were pooled). CONCLUSIONS: Adding alirocumab to atorvastatin provided significantly greater LDL-C reductions vs adding ezetimibe, doubling atorvastatin dose, or switching to rosuvastatin and enabled greater LDL-C goal achievement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».